一般我们创建 Python 项目的时候都会创建一个虚拟环境，这样做的好处就是会把项目环境和操作系统环境区分开来，避免把操作系统环境弄乱。

还有一个痛点就是我们在开发环境开发完成之后，需要把代码复制到生产环境上线，这时候我不想将开发环境的所有包重新在 pip install 一次了，怎么办?

于是 pipenv 应运而生。见名识意，pipenv 就是 pip 和 virtualenv 的结合体。

安装

直接使用 pip3 进行安装即可。

1. pip3 install pipenv 

创建虚拟环境

1. $ mkdir demo 
2. $ cd demo 
3. $ pipenv install 

安装完成之后会在你的项目目录自动生成 Pipfile 和 Pipfile.lock 两个文件，他们主要是用来管理包的。不信，我们用 pipenv 安装下 requests 库试一下。

1. $ pipenv install requests 

咱们来看下 Pipfile 和 Pipfile.lock 的内容。

Pipfile 列出了 requests 库的信息和 Python 版本信息，细心的你可能发现了，该文件中还有一个 dev-packages 的信息，安装时如果指定 -dev 参数，那么就会记录在 dev-packages 下面。而 Pipfile.lock 则保存了库的哈希值，这是确保生产环境和开发环境库信息一致的关键。

当你把项目从开发环境复制到生产环境之后，只需要执行 pipenv install 就可以了，无需在重新安装之前在开发环境安装的包了，是不是很省心。

其他命令

进入虚拟环境：

1. $ pipenv shell 

退出虚拟环境：

1. $ exit 

安装库：

1. $ pipenv install xxx 

删除库：

1. # 删除指定库 
2. $ pipenv uninstall xxx 
3.  
4. # 删除所有库 
5. $ pipenv uninstall --all 

升级库：

1. $ pipenv update 

查看库的具体信息：

1. $ pipenv open xxx 

获取本地工程路径：

1. $ pipenv --where 

获取虚拟环境路径：

1. $ pipenv --venv 

检查库的依赖关系，这个非常有用。

1. $ pipenv graph 

检查库的安全性：

1. $ pipenv check 

删除虚拟环境：

1. $ pipenv --rm 

总结

今天我们介绍了 Python 虚拟环境 pipenv 的使用，好的工具可以事半功倍，希望对小伙伴们有所帮助。