python 环境
Python环境在线安装
源：
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/
清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学：https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
以前我们搭建虚拟环境需要学习使用virtualenv和virtualenvwrapper,在虚拟环境内管理软件依赖包需要学习使用pip, 而有了pipenv, 前面几个就可以不用学了...
以前我们需要将虚拟环境依赖包的导出为 requirements.txt , 一旦依赖包变动,就要重新导出,而pipenv会自动帮我们生成 Pipfile和 Pipfile.lock , Pipfile会随着项目,当我们安装时只需在 Pipfile 和 Pipfile.lock 所在的目录下运行 pipenv install
1、 安装python3，会自动安装了pip3
2、安装
(1)选择一个目录：
安装：Sudo pip3 install pipenv
更新： sodo pip install --user --upgrade pipenv
(2)目录下产生Pipfile和Pipfile.lock
(3）安装第三方app
>pipenv install requests==2.13.0
>pipenv install dajango
3.卸载
pipenv uninstall requests
4. 不小心安装错了app，写错了app名字，如aalxg
Pipfile.lock不更新，但/home/lxg/.local/share/virtualenvs/learning-wADwUYGI
内部某个地方已经更新了。
会导致ERROR: ERROR: Could not find a version that matches aalxg
解决办法：
(1) pipenv clean #Uninstalls all packages not specified in Pipfile.lock.
(2) Pipenv uninstall aalxg
5. 环境移植
在测试环境中，pipenv移植到正式环境，方法
（1）拷贝pipfile, pipfile.lock两个文件到新服务器的某目录
（2）进入该目录，执行>pipenv install
则会根据pipfile.lock记录的app信息，安装所有需要的app
6. 执行程序： pipenv run python main.py
可以在shell下（>pipenv shell），也可以不在。 shell下，支持command模式。
Using $ pipenv run ensures that your installed packages are available to your script. It’s also possible to spawn a new shell that ensures all commands have access to your installed packages with $ pipenvshell.
pipenv run python manage.py runserver #启动django
pipenv run python your_script.py #运行py脚本
7. 冻结pipfile,
所使用的第三方库列表进行打包输出，类似于virtualenv中生成requirements.txt文件
>pipenv lock
>pipenv 会显示相关帮助
>pipenv uninstall --all 卸载所有包
>pipenv uninstall -h 帮助
pipenv install的时候有三种逻辑：
(1)如果目录下没有Pipfile和Pipfile.lock文件，表示创建一个新的虚拟环境；
(2)如果有，表示使用已有的Pipfile和Pipfile.lock文件中的配置创建一个虚拟环境；
（3）如果后面带诸如django这一类库名，如：pipenv install django, 表示为当前虚拟环境安装第三方库。
>pipenv sync [option]
安装所有的pipfile.lock中的包。和pipenv install 类似。
pipenv install --ignore-pipfile is nearly equivalent to pipenv sync, but pipenv sync will never attempt to re-lock your dependencies as it is considered an atomic operation. pipenv install by default does attempt to re-lock unless using the --deploy flag.
pipfile pipfile.lock的区别：pipfile安装的包中没有指定包的版本，在pipfile.lock中指定了，有这个文件，以后安装的时候将自动安装.lock中指定的版本。
Pipenv sync :根据pipfile.lock同步生成相同的环境，包括app和版本号
Pipenv install: 不根据pipfile.lock,而是根据pipfile， 生成环境， 这样，app虽然相同，版本可能不同。
离线安装python环境
参考：https://imshuai.com/python-pip-install-package-offline-tensorflow
一、visualenv+pip
>sudo pip3 install virtualenv
创建独立于系统python的python虚拟环境如下：
>mkdir myenv
>cd myenv
>virtual venv #创建独立的运行环境venv
Venv目录下有了python3.exe pip 等工具，被复制过来。
>source activate #启动环境
启动后，前面有了（venv）标记。可以安装第三方app
(venv) lxg@lxg-opt:~/learning/cc/myenv/venv/bin$ pip install django
（venv）环境下，第三方app安装到 venv环境下。 OS级的python不受影响。实现环境隔离。
Myenv可以作为项目project根目录
环境隔离原理：原理很简单，就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境，用命令source venv/bin/activate进入一个virtualenv环境时，virtualenv会修改相关环境变量，让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境。
二、虚拟环境移植和离线移植（offline)
$mkdir myfolder
$cd myfolder
$pip download requests django #下载2个app
$pip download -r requirements.txt #批量下载
./myenv/myfolder下有下载的app
./myenv/venv/bin是新环境。
为新环境安装下载的app:
pip install --no-index --find-links=file:../../myfolder requests
往上走2个目录 ../../
可以看到，安装成功！
其他问题：installing python packages without internet and using source code as .tar.gz and .whl
其他问题：2台在线机器之间复制环境，就简单了
========补充一点内容===========
一、pip
这是大多数人最习惯用的方法，在离线情况下可以在pip官网下载whl安装包，通过 pip install package.whl 的方法安装。但是这种方法的缺点是安装依赖包麻烦，你只有先安装一个，他才会告诉你这个包需要的依赖包是什么，然后再去下载依赖包，可以认为是倒序安装，并且需要一个一个下载，特别麻烦。
言归正传，在可以访问外网的机器上做如下操作。
1、新建文本文件，如 requirements.txt，并在其中写入需要安装的库和版本，如：
tensorflow==1.8.0
2、执行下面命令
pip download -r requirements.txt -d ./ -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
## -d 指定下载到当前目录，-i 指定使用清华镜像，另外需要注意的是，需要安装的库不能再这台机器已经存在，否则不会下载。
## 通过上面的命令，即可把指定的库和依赖包一起下载完毕
3、把当前目录拷贝到无外网机器上，执行下面命令，即可完成安装
pip install --no-index --find-links=./ -r requirements.txt
