Python 入门：用虚拟环境管理项目依赖

学习 Python 时，如果把所有第三方库装进同一个环境，项目之间就可能出现版本冲突。虚拟环境为每个项目提供独立的依赖目录，使安装与排错更加清晰。

创建环境：在终端进入项目目录，执行 python -m venv .venv。这会使用 Python 自带的 venv 模块创建一个独立目录。有些系统需要使用 python3 命令。

激活环境：Windows PowerShell 中运行 .\.venv\Scripts\Activate.ps1；macOS 或 Linux 中运行 source .venv/bin/activate。激活后，提示符通常显示环境名称。此时用 python -m pip install requests 安装依赖，会把包安装到当前环境中。使用 python -m pip 可以明确指定解释器。

如果 PowerShell 阻止脚本执行，应先了解本机执行策略及组织的安全要求，不要盲目修改系统级设置。也可以直接调用 .venv 目录中的 Python 可执行文件，无需激活。

记录依赖：执行 python -m pip freeze > requirements.txt，可以记录当前环境中已安装的包及版本。在新环境中执行 python -m pip install -r requirements.txt，即可按清单安装。freeze 也会列出间接依赖，因此建议一个环境只用于一个项目，避免引入无关的包。

协作时，不要把 .venv 目录提交到 Git：环境文件体积较大，而且可能包含与本机路径或操作系统有关的信息。可在 .gitignore 中加入 .venv/，并提交依赖清单。团队成员仍需要根据自己的系统创建环境。

运行结果不符合预期时，先检查编辑器是否选择了项目的解释器。执行 python -c "import sys; print(sys.executable)" 可以查看当前 Python 的路径，确认它来自预期环境。也可以用 python -m pip list 查看已安装的包。

完成工作后输入 deactivate 退出环境。虚拟环境并不是安全沙箱，它主要用于隔离依赖，不能替代对不可信代码的安全审查。建立一个项目一个环境的习惯，可以减少版本冲突，也让项目迁移和复现更容易。