为什么你的python版本一团糟？因为少了这个操作

坑人的版本

Python 的版本问题一直是个广被吐槽的黑点。以至于有人调侃说：

Python 是世界上好的两种语言！

在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学 Python 的人，放心大胆地用新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。

但平心而论，版本间的兼容问题并不是 Python 所独有。且就算 Python 只有一个版本，第三方库的版本一样会让人抓狂。

比如说，你之前在电脑上用 Python 写了一个网站，使用了 django 框架，版本是 1.11。过了一年，你要开发一个新网站，这时候 django 已经发展到了 2.0 版本，你是用还是不用？更新了版本，电脑上的老网站代码就无法执行了。

或者，你安装并使用了某个模块 A 的新版本。然后另一个项目用到的模块 B，B 的代码却依赖于模块 A 较早的版本。这种情况下，你甚至可能都无法成功安装模块 B。

这些版本的冲突在开发中十分常见，而 Python 2 和 3 的版本差异又加剧了这一问题。

对此，早已有了成熟的解决方案：

虚拟环境

Python 开发中所谓的虚拟环境，就是为 Python 版本及第三方库创建独立的开发环境，使不同项目之间互不干扰。借助于虚拟环境，我们可以在同一台电脑上构建出项目 A 在基于 Python 2 的环境中运行，而项目 B 可以在基于 Python 3 的环境中运行。

虚拟环境需要通过一些工具创建，常见的几种：

1， virtualenv。这是 Python 为常用的虚拟环境工具，简单有效，我自己就用它。本文稍后部分会介绍下基本的安装和使用。网上也有相当多的使用教程。

virtualenv 的一个局限是无法统一管理你电脑上的所有虚拟环境，因此环境多了之后，可能会遗漏，或造成冗余。对此，有一个扩展工具 virtualenvwrapper，能帮你统一管理各个环境。

2， venv。它的实现很大程度基于 virtualenv，使用方法也很类似。而 Python 现已内置了 venv。

3， conda。这个工具相当于 pip + virtualenv + virtualenvwrapper，它不仅能创建和管理虚拟环境，本身还是一个包管理器，可以下载安装第三方库。功能完善，使用也不复杂。的数据分析开发包 anaconda 里就默认使用 conda 作为环境和模块管理工具。

接下来我们简要介绍下：

virtualenv 的使用

安装

在系统命令行通过 pip 或者 easy_install 安装即可：

pip install virtualenv