假設你有兩個Python項目－A和B，這兩個項目都需要使用同一個第三方模塊－tensorflow。如果這兩個項目使用相同的tensorflow版本，也許不會有什麽問題。

但是，當A和B項目使用不同的tensorflow版本時－A使用tensorflow 0.70版本；B使用tensorflow 0.80版本。由於Python導入模塊不能區分模塊版本，導致A、B不能使用tensorflow的不同版本，這在很多情況下是不能接受的。

使用虛擬環境的另一個好處是：保持開發環境的簡潔、有序。

什麽是Python虛擬環境？

Python虛擬環境可以為項目創建相互獨立的開發環境，也就是你可以為每個項目安裝各自使用依賴模塊。

使用虛擬環境可以很好的解決上面A、B項目遇到的問題：為A、B項目分別創建虛擬環境，然後在各自的虛擬環境中安裝不同的tensorflow版本。

使用虛擬環境需要借助virtualenv或pyvenv，它們的使用非常簡單。

安裝virtualenv、pyvenv

如果你使用Python 2，你可以使用pip安裝virtualenv

	
$sudo pip install virtualenv

如果你使用Python 3，它默認安裝了pyvenv。

virtualenv和pyvenv的使用方法類似。由於pyvenv是較新的工具，本帖以它為例。

創建一個存放虛擬環境的目錄：

$mkdir   python-env
$cd  python-env

創建一個虛擬環境：

bin/pyvenv-3.6  env_A

上面命令在當前目錄創建了env_A目錄，目錄結構：

使用創建的虛擬環境env_A：

source env/bin/activate

提示符中包含：

(env_A) [root@localhost python-env]

現在你通過pip安裝的包都會安裝這個虛擬環境中；導入（import）模塊時也只能使用這個虛擬環境中的模塊。

如果要退出env_A虛擬環境，執行：deactivate

(env_A)[root@localhost python-env]$deactivate

python 啟動虛擬環境