Python用 venv 和 requirements.txt 搭建隔离环境的实现_Python

前言

刚开始写 python 项目时，很多人会直接执行：

pip install requests

这样虽然方便，但项目一多就容易出问题。比如 a 项目需要 requests==2.28.0，b 项目需要 requests==2.32.0，如果都装在系统 python 里，后面排查依赖冲突会很麻烦。

更推荐的方式是：每个项目单独创建一个虚拟环境。python 官方文档也提到，venv 可以创建轻量级虚拟环境，每个环境都有自己独立的 python 包目录。

venv 是什么

venv 是 python 标准库自带的虚拟环境工具，不需要额外安装第三方包。

它的作用可以简单理解为：在当前项目目录下创建一个独立的小环境。这个环境里有自己的 python 解释器入口、pip、激活脚本和依赖包目录。

项目 a 安装的包不会影响项目 b，项目 b 升级依赖也不会破坏项目 a。

创建项目目录

先创建一个演示项目：

mkdir python-venv-demo
cd python-venv-demo

建议项目结构保持简单：

python-venv-demo/
├── .venv/
├── main.py
└── requirements.txt

其中 .venv 是虚拟环境目录，main.py 是业务代码，requirements.txt 用来记录项目依赖。

创建虚拟环境

macos 或 linux 中执行：

python3 -m venv .venv

windows 中执行：

py -m venv .venv

执行完成后，项目目录下会多出一个 .venv 文件夹。这个目录一般不提交到 git 仓库，因为它可以根据 requirements.txt 重新生成。

激活虚拟环境

macos 或 linux：

source .venv/bin/activate

windows powershell：

.\.venv\scripts\activate.ps1

windows cmd：

.venv\scripts\activate.bat

激活成功后，终端前面通常会出现类似：

(.venv)

这说明当前 shell 已经进入项目虚拟环境。

安装依赖包

激活虚拟环境后，建议使用下面这种写法安装依赖：

python -m pip install requests

为什么不用裸的 pip install？因为 python -m pip 能更明确地使用当前 python 解释器对应的 pip，减少多个 python 版本共存时装错环境的问题。

安装完成后，可以写一个简单测试文件 main.py：

import requests

response = requests.get("https://httpbin.org/get", timeout=5)
print(response.status_code)
print(response.json()["url"])

运行：

python main.py

如果输出 200 和请求地址，说明依赖安装和代码运行都正常。

生成 requirements.txt

开发过程中安装过的依赖，需要记录下来，方便别人或服务器复现环境。

生成依赖文件：

python -m pip freeze > requirements.txt

查看内容：

cat requirements.txt

可能会看到类似结果：

certifi==2025.8.3
charset-normalizer==3.4.3
idna==3.10
requests==2.32.4
urllib3==2.5.0

这个文件应该提交到 git 仓库。别人拿到项目后，可以用它安装同样的依赖版本。

从 requirements.txt 安装依赖

如果换了一台电脑，或者部署到服务器，可以按下面流程重建环境：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

windows powershell 对应写法：

py -m venv .venv
.\.venv\scripts\activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt

这样就不需要把 .venv 整个目录拷来拷去，只需要保留项目代码和 requirements.txt。

配置 .gitignore

虚拟环境目录不要提交到 git，建议在项目根目录创建 .gitignore：

.venv/
__pycache__/
*.pyc
.env

.venv/ 可以重新创建，__pycache__/ 和 *.pyc 是 python 运行过程中生成的缓存文件，.env 通常存放本地环境变量，也不建议提交。

退出虚拟环境

如果想退出当前虚拟环境，执行：

deactivate

退出后，终端前面的 (.venv) 会消失。

常见问题

pip 安装到了系统环境。 先确认是否已经激活虚拟环境，再执行：

which python
which pip

windows 中可以使用：

where python
where pip

路径里如果包含 .venv，说明当前用的是项目虚拟环境。

powershell 不允许执行激活脚本。 windows 上可能遇到执行策略限制，可以临时执行：

set-executionpolicy -executionpolicy remotesigned -scope currentuser

然后重新打开 powershell，再激活虚拟环境。

requirements.txt 里依赖太多。 pip freeze 会把当前环境里所有包都写进去，包括间接依赖。小项目可以接受。如果项目复杂，可以考虑后续使用 poetry、uv 或 pip-tools 做更细的依赖管理。

总结

python 项目依赖管理的核心是隔离和可复现。venv 负责隔离环境，requirements.txt 负责记录依赖版本。

对于普通 python 项目，先掌握 python -m venv .venv、source .venv/bin/activate、python -m pip install -r requirements.txt 这几个命令，就已经能解决大多数本地开发和服务器部署中的依赖问题。

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Python用 venv 和 requirements.txt 搭建隔离环境的实现

2026年09月10日 • Python •我要评论

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