《Python数据可视化编程实战》—— 1.3 安装virtualenv和virtualenvwrapper创建保存虚拟环境的目录，并使用export导出为环境变量。使用source命令调用（执行）shell脚本来激活包装器创建一个虚拟环境

本节书摘来异步社区《python数据可视化编程实战》一书中的第1章，第1.3节，作者：【爱尔兰】igor milovanović，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

python数据可视化编程实战

如果同时工作在多个项目上，或是需要在不同项目间频繁切换，将所有的软件都安装在操作系统层级上也许不是一个好主意。当需要在不同系统（产品环境）上运行软件时，这种方式会带来问题。如果到此时才发现缺少特定的软件包，或是产品环境已经安装的软件包存在版本冲突，这将是非常痛苦的。为避免这种情况发生，可以选择使用virtualenv。

virtualenv是由ian bicking创建的开放源代码项目。通过这个项目, 开发人员可以把不同项目的工作环境隔离开，从而能够更容易地维护多种不同的软件包版本。

举例来说，django网站系统是基于django 1.1和 python 2.3版本开发的，但与此同时，一个新项目要求必须基于python2.6来开发。在笔者工作过的项目中，根据项目的需要同时使用多个版本的python（以及相关软件包）的情况非常普遍。

virtualenv能够让我们很容易地在不同的运行环境之间切换。同时，如果需要切换到另外的机器或者需要在产品服务器（或客户的工作站主机）上部署软件, 用virtualenv能够很容易地重新构建相同的软件包环境。

若安装virtualenv，需要用到python和pip。pip是安装并管理python软件包的工具，可以用它来代替easy install工具。本书中大部分的软件包都是用pip工具进行管理的。只需在终端中以root身份执行如下命令，就可以很容易地完成pip的安装。

1．安装virtualenv和virtualenvwrapper。

$ sudo pip virtualenv

$ sudo pip virtualenvwrapper

$ export virtenv=~/.virtualenvs

$ mkdir -p $virtenv

$ source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

$ mkvirtualenv virt1

2．在virt1环境中安装matplotlib。

(virt1)user1:~$ pip install matplotlib

3．很有可能需要把以下代码添加到~/.bashrc中。

source /usr/loca/bin/virtualenvwrapper.sh