Python 环境管理技能简介
该技能用于 Python 环境管理，主题是虚拟环境、依赖管理与 Python 版本控制。资料中给出的工具包括 venv（内置）、Poetry、uv、pyenv、Pipenv 和 conda。
用途
当用户提出“创建虚拟环境”“设置 Poetry”“管理 Python……”等需求时使用。目标是帮助完成项目隔离环境搭建、依赖安装与锁定、Python 解释器版本切换等任务。
主要能力
venv（内置）
- 创建虚拟环境：python -m venv .venv 或 python3 -m venv .venv
- 激活：Linux/macOS 使用 source .venv/bin/activate，Windows 使用 .venv\Scripts\activate
- 退出：deactivate
- 安装包：pip install requests flask，以及 pip install -r requirements.txt
- 冻结依赖：pip freeze > requirements.txt
- 升级 pip：pip install --upgrade pip
requirements.txt 写法
- 生产环境固定版本：flask==3.0.0、requests==2.31.0、sqlalchemy==2.0.23
- 库开发使用范围：flask>=3.0,<4.0；requests~=2.31（兼容发布，>=2.31, <3.0）
- 带 extras：fastapi[all]==0.104.0
- 从 git 安装：git+https://github.com/user/repo.git@main#egg=package
- 分离开发依赖：pip install -r requirements.txt 与 pip install -r requirements-dev.txt
Poetry
- 安装：curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
- 新建项目：poetry new my-project；已有项目初始化：poetry init
- 添加依赖：poetry add requests flask；开发组：poetry add pytest --group dev；版本范围：poetry add "sqlalchemy>=2.0,<3.0"
- 移除依赖：poetry remove requests
- 安装依赖：poetry install、poetry install --without dev
- 更新依赖：poetry update、poetry update requests
- 查看依赖：poetry show、poetry show --tree
- 在虚拟环境中运行：poetry run python main.py、poetry run pytest
- 激活 shell：poetry shell
- 构建与发布：poetry build、poetry publish
- 导出 requirements.txt：poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt、poetry export -f requirements.txt --without-hashes
- pyproject.toml 中可配置 [tool.poetry]、[tool.poetry.dependencies]、[tool.poetry.group.dev.dependencies]、[tool.poetry.scripts]
uv（快速 Python 包管理器）
- 安装：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- 创建虚拟环境：uv venv
- 安装包：uv pip install requests flask、uv pip install -r requirements.txt；资料称比 pip 快 10-100 倍
- 从锁文件同步：uv pip sync requirements.txt
- 编译 requirements（解析并锁定）：uv pip compile requirements.in -o requirements.txt
- 创建项目：uv init my-project
- 添加依赖：uv add requests、uv add pytest --dev
- 运行：uv run python main.py
pyenv（Python 版本管理）
- 安装：curl https://pyenv.run | bash
- 列出可用版本：pyenv install --list | grep "3."
- 安装版本：pyenv install 3.12.1、pyenv install 3.11.7
- 设置全局默认：pyenv global 3.12.1
- 设置目录级版本：pyenv local 3.11.7（生成 .python-version）
- 查看已安装：pyenv versions
- 卸载：pyenv uninstall 3.10.0
Pipenv
- 安装：pip install pipenv
- 创建环境并安装：pipenv install、pipenv install requests、pipenv install pytest --dev
- 在环境中运行：pipenv run python main.py、pipenv shell
- 锁定依赖：pipenv lock
- 从锁文件安装：pipenv install --deploy
- 查看依赖图：pipenv graph
conda
- 创建环境：conda create -n myenv python=3.12、conda create -n myenv python=3.12 numpy pandas
- 激活/退出：conda activate myenv、conda deactivate
- 安装包：conda install numpy pandas、conda install -c conda-forge package-name
- 列出环境：conda env list
- 导出环境：conda env export > environment.yml
- 从文件创建：conda env create -f environment.yml
- 删除环境：conda env remove -n myenv
常见问题
- 创建 venv 后“pip not found”：python -m pip install --upgrade pip
- 权限错误：pip install --user package-name
- 版本冲突：pip install --force-reinstall package==1.0
- 清理 pip 缓存：pip cache purge
- 查看过时包：pip list --outdated
- 验证安装：python -c "import package; print(package.version)"
参考资料
对比与迁移指南见 references/tools.md。
适用场景
适用于需要为 Python 项目建立隔离环境、锁定依赖版本、分离开发依赖、发布包或在不同 Python 版本间切换的开发工作。
限制
资料未提供各工具的收费、价格、平台支持范围、性能基准细节或安全注意事项；除 uv 的“比 pip 快 10-100 倍”外，未给出其它效果数据。