4.VScode中虚拟环境管理和Python 3.10 常用库的安装

在VSCode中使用虚拟环境是管理项目依赖的最佳实践。通过虚拟环境，你可以为每个项目隔离不同的包和依赖，避免不同项目之间的依赖冲突。

为什么需要虚拟环境？

通过一个对比表格说明必要性：

 

3.1 创建虚拟环境

以下是创建虚拟环境的步骤：

1. 打开终端（Ctrl+ `）并进入你的项目目录。
2. 使用以下命令创建虚拟环境（假设使用Python 3）：

python -m venv mypyenv3.10_pythonprojects

具体解释：

① python：调用 Python 解释器

② -m：表示要运行一个模块（module）

③ venv：这是 Python 内置的虚拟环境模块

④ .pyenv_pythonprojects：这是你要创建的虚拟环境的目录名称（前面的点表示在 Unix-like 系统中这是一个隐藏目录），指定虚拟环境将被创建在当前目录下的 .pyenv_pythonprojects文件夹中【这个名称可以更改】，虚拟环境没有明确命名规则，但根据个人小20年经验，建议mypyenv3.10表示我的3.10的python虚拟化环境，pythonprojects表示当下工作目录的名字，这样就可以做到一个项目一个环境，达到环境隔离的目的。在查找虚拟环境所对应的工作空间时，更明确，在查找，修改，删除虚拟环境时也更方便。

例如，我的文件夹是D:\PythonProjects，则创建后的虚拟环境文件夹为D:\PythonProjects\mypyenv3.10_pythonprojects

如果想设置多个虚拟环境，可以设置不同的名称。例如：

 ctrl+shift+p  → Python: Select Interpreter 

 

 

那么，创建的虚拟环境文件夹就是：D:\PythonProjects\mypyenv3.10_pythonprojects

 

  3.2 激活虚拟环境

 ./mypyenv3.10_pythonprojects/Scripts/activate

 

 

如果上面代码执行报错，则进行下面操作：

可能遇到不能执行脚本的错误：这是因为执行策略可帮助你防止执行不信任的脚本，我们把安全策略改了就行。

可以以管理员身份打开powershell，并执行set-executionpolicy remotesigned，提示是否更改执行策略时，输入“y”并回车即可执行脚本。

‍

（首先用管理员模式运行 Windows PowerShell ， 然后输入get-ExecutionPolicy 取得shell的当前执行策略，看到返回了 Restricted 或remotesigned默认值）

 

 

set-executionpolicy remotesigned

 

 get-ExecutionPolicy

 

再次执行，成功

 激活后，你会看到终端提示符变成了虚拟环境的名称，表示你已成功进入虚拟环境。

 

3.3 安装Python包

在虚拟环境中安装所需的Python包非常简单，只需要使用pip命令即可。例如：

如果安装报报以下错，说明pip的版本太旧，需要升级

 

 

我们可以通过pip --version 查看版本

 上面查看显示是21.2.3 版本，因此要升级

 

常见问题排查

• 权限不足（Windows）：
  以管理员身份运行 VS Code 终端，或使用以下命令：

  python -m pip install --user --upgrade pip
  

• 网络问题：
  切换国内镜像源加速下载（如清华源）：

  python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我们使用国内镜像源加载，升级如下

 

 

 

二、使用清华源安装方法

方式 1：临时指定镜像源（单次安装）

pip install 库名==版本号 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

示例：

pip install numpy==1.26.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

方式 2：永久配置清华源（推荐）

# 配置全局镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 

验证配置：

pip config list  # 输出应有 `index-url = 清华源地址`

 

方式 3：批量安装（如 requirements.txt）

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

文件内容示例：

numpy==1.26.4
pandas==2.2.1
tensorflow==2.15.0

在上面全局配置了清华源安装后，以后单独安装就不用再指定镜像源

(1) numpy 1.26.4 的安装

pip install numpy==1.26.4

 

(2) pandas 2.2.1 的安装

pip install pandas==2.2.1

　　

 （3） matplotlib  3.8.2 版本安装

pip install matplotlib==3.8.2

 

(4) tesorflow 2.15.0 版本的安装
# CPU版本（推荐基础用户）

pip install tensorflow==2.15.0

 

（5） pytorch 2.2.1 版本的 的安装 

# 通用CPU版本

pip install torch==版本号 torchvision torchaudio

pip install torch==2.2.1 torchvision torchaudio

 

（6）scikit-learn 1.4.1.post1 版本安装 

pip install scikit-learn==1.4.1.post1

 

（7）OpenCV-Python 4.9.0.80 版本安装

核心功能安装

# 基础版（不含GUI）

pip install opencv-python-headless==4.9.0.80

 

# 完整版（含GUI和视频编解码）

pip install opencv-python==4.9.0.80

 

# 扩展模块（如人脸识别）

pip install opencv-contrib-python==4.9.0.80