最近在看关于 Frida 相关的 hook 脚本，在开发过程中，需要使用到 Python，但是 Python 的版本和依赖包版本不一致，导致项目无法运行。 顺便研究了一下 python 的环境管理工具。用起来发现很方便，但是感觉命令有点多，记录一下。
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| # 安装 pyenv
brew install pyenv
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| # 查看版本
pyenv versions #查看版本
3.10.6
pyenv install --list #查看可用版本
pyenv install 3.11.11 #安装版本
pyenv global 3.11.11 #设置为全局版本，如果设置项目级的则为 local
pyenv local 3.9.7 # 在当前文件夹创建 `.python-version` 文件，指定该文件夹使用的 Python 版本
pyenv shell 3.9.7 #临时切换 Python 版本
# 创建和管理虚拟环境
pyenv install 3.9.7 # 确保安装你需要的 Python 版本
pyenv virtualenv 3.9.7 myenv # 创建名为 myenv 的虚拟环境
pyenv activate myenv #激活
pyenv deactivate #停用
pyenv uninstall 3.9.7 # 卸载 Python 3.9.7
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| $ python3 -m site
sys.path = [
'/opt/homebrew/Cellar/python@3.13/3.13.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/lib/python313.zip',
'/opt/homebrew/Cellar/python@3.13/3.13.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/lib/python3.13',
'/opt/homebrew/Cellar/python@3.13/3.13.2/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/lib-dynload',
'/opt/homebrew/lib/python3.13/site-packages',
'/opt/homebrew/opt/python@3.13/Frameworks/Python.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/site-packages',
]
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| pip 与 pip3 的关系：
# 在多 Python 版本系统中：
# pip: 用于管理 Python 2 的包。
# pip3: 用于管理 Python 3 的包。
# 如果系统已停止支持 Python 2：
# pip 和 pip3 都默认用于 Python 3，且多数情况下是完全等价的。
# 下面测试指向的是同一个位置
$~ pip --version
$ pip 24.0 from /Users/gr/.pyenv/versions/3.11.11/lib/python3.11/site-packages/pip (python 3.11)
$ pip3 --version
$ pip 24.0 from /Users/gr/.pyenv/versions/3.11.11/lib/python3.11/site-packages/pip (python 3.11)
# 为保证依赖冲突与隔离问题，建议使用 pipenv 工具
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- pipenv
pipenv 是一个集虚拟环境管理和项目依赖管理一体的工具，可以有效地简化 Python 项目开发环境的维护过程。它特别适用于需要隔离项目环境（虚拟环境）和依赖精确控制（通过 Pipfile 和 Pipfile.lock）的开发场景。
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| # 安装 pipenv
pip install pipenv
# 创建虚拟环境
pipenv install
# 这会在当前目录下创建一个虚拟环境，同时生成两个文件：
# Pipfile：用于管理项目的依赖包。
# Pipfile.lock：是自动生成的锁定文件，固定依赖的版本。
# 安装包
pipenv install flask
# 安装开发依赖（开发阶段临时依赖包）：
pipenv install pytest --dev
# 指定依赖版本：
pipenv install requests==2.28.1
# 卸载包
pipenv uninstall flask
# 运行
pipenv run python3 xxx.py
# 进入虚拟环境
pipenv shell
# 退出虚拟环境
exit
# 查看虚拟环境
pipenv --venv
# 查看依赖
pipenv graph
# 清除依赖
pipenv lock --clear
# 删除虚拟环境
pipenv --rm
# 退出虚拟环境
exit
# 生成 requirements.txt
pipenv lock -r > requirements.txt
# 安装 requirements.txt
pipenv install -r requirements.txt
# 生成 Pipfile.lock
pipenv lock
# 生成 Pipfile
pipenv lock --requirements > Pipfile
# 生成 Pipfile.lock
pipenv lock --requirements > Pipfile.lock
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| # 开发阶段和生产阶段
# 开发阶段主要用于开发时用到的依赖库，可不和生产环境关联
# 开发阶段：
pipenv install --dev # 安装所有依赖（生产和开发）
pipenv install <package> --dev # 安装新的开发依赖
pipenv graph # 查看依赖树
pipenv uninstall --all-dev # 清除所有开发依赖
#生产阶段：
pipenv install --deploy --ignore-pipfile # 安装生产依赖（严格按照锁定版本）
pipenv lock # 锁定依赖版本
pipenv run python app.py # 运行生产环境的应用
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| # 为什么使用虚拟环境？
# 使用 Virtual Environment（虚拟环境）
# 为什么使用虚拟环境？
# 虚拟环境允许每个项目使用自己独立的一套 Python 和库，而不会影响全局环境。这是 Python 开发的最佳实践。
# 创建虚拟环境
# 创建一个虚拟环境：
python3 -m venv myenv
# 激活虚拟环境：
source ./myenv/bin/activate
# 在虚拟环境中，安装库会仅作用于该环境：
pip install numpy
# 查看虚拟环境中安装的库：
pip list
# 退出虚拟环境：
deactivate
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