搭建Python开发环境(Mac)
准备
Python官网：
Python官方文档：
环境搭建
简介
pipenv是Python官方推荐的包管理工具。可以说，它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能。其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处，如: npm, yarn, composer等的优点。
它能够自动为项目创建和管理虚拟环境，从Pipfile文件添加或删除安装的包，同时生成Pipfile.lock来锁定安装包的版本和依赖信息，避免构建错误。
pipenv主要解决了如下问题:
- 不用再单独使用
pip和virtualenv, 现在它们合并在一起了 - 不用再维护
requirements.txt, 使用Pipfile和Pipfile.lock来代替 - 可以使用多个python版本(
python2和python3) - 在安装了
pyenv的条件下，可以自动安装需要的Python版本
准备
1、pyenv是什么？
pyenv是Python版本管理工具，利用它我们可以在同一台电脑上安装多个版本的Python，这个过程非常简单。
2、 pipenv是什么？
pipenv是Python官方推荐的包管理工具，用来管理安装包的。类似于npm包。
3、利用pipenv和pyenv管理多个相互独立的Python虚拟开发环境。
1. 安装pyenv—用来安装多个Python版本
1.1、安装或升级pyenv
首先安装pyenv，如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。
brew update brew install pyenv
1.2、用pyenv安装Python
安装完pyenv，安装Python就简单了。我电脑上系统自带的是Python2.7.10，我准备再安装一个Python2.7.14和Python3.6.4，以后开发时候就用自己安装的Python2.7.14或者Python3.6.4了。
pyenv install 3.6.4 2.7.24 pyenv rehash
执行命令pyenv versions，如果输出结果如下，那么说明我们已经安装好了Python2.7.14和Python3.6.4：
pyenv versions system * 2.7.14 * 3.6.4
现在我们就可使用Python2.7.14和Python3.6.4了。执行这个下面python2、python3、python指令可以进入到不同版本的Python环境。
pyenv global属于全局切换，pyenv local属于局部切换，局部切换只在所在切换时的目录中生效。可以通过如下命令来切换版本：
$: pyenv global 3.6.4 $: pyenv versions system 2.7.14 * 3.6.4 (set by /Users/chunming.liu/.pyenv/version) pyenv local 2.7.14
重要事情说三遍：
不过有了pipenv，我们不用手动切换Python版本了，也就是安装完了pyenv之后不用再去安装具体的Python版本了。
注意： add --enable-shared for pyenv python installations https://github.com/pyenv/pyenv/wiki#how-to-build-cpython-with---enable-shared
2. 安装pyenv---用来安装相互独立的虚拟环境
2.1、安装pipenv
如果你是Mac电脑，那么推荐使用Homebrew来安装。
brew install pipenv
执行pipenv，可以查看pipenv的帮助信息。
2.2、为项目建立虚拟环境
默认地，虚拟环境会创建在~/.local/share/virtualenvs目录里面。
如果我们希望在每个项目的根目录下保存虚拟环境目录（.venv），需要在 .bashrc 或 .bash_profile 中配置如下：
export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1
要想使配置生效，执行下source ~/.bashrc或者source ~/.bash_profile。
接下来我们为项目创建虚拟环境。
mkdir pipenv_demo cd pipenv_demo pipenv --three # 初始化一个python3虚拟环境 pipenv --two # 初始化一个python3虚拟环境
创建完虚拟环境之后，在pipenv_demo目录下将会看到一个.venv的目录，这个目录就是pipenv_demo项目的虚拟环境。
使用具体的python版本创建虚拟环境，可以执行：
pipenv --python 2.7.14
2.3、为项目安装第三方依赖包
为项目安装自己的依赖包到虚拟环境中，使每个项目拥有相互独立的第三方包，是非常不错的Python的开发实践。安装依赖包到虚拟环境中：
pipenv install flask pipenv install pytest --dev # 用于区分需要部署到线上的开发包、只需要在测试环境中执行的包
执行完上面的命令后，检查一下是否安装成功：
$ pipenv graph
Flask==0.12.2
- click [required: >=2.0, installed: 6.7]
- itsdangerous [required: >=0.21, installed: 0.24]
- Jinja2 [required: >=2.4, installed: 2.10]
- MarkupSafe [required: >=0.23, installed: 1.0]
- Werkzeug [required: >=0.7, installed: 0.14.1]
pytest==3.4.2
- attrs [required: >=17.2.0, installed: 17.4.0]
- pluggy [required: >=0.5,<0.7, installed: 0.6.0]
- py [required: >=1.5.0, installed: 1.5.2]
- setuptools [required: Any, installed: 38.6.0]
- six [required: >=1.10.0, installed: 1.11.0]2.4 更新 pypi源来提高依赖库安装的速度
在使用pipenv的时候，常常会在安装的时候，一直卡在了 Locking 这里，通过加上 -v 参数，可以看到安装过程中的步骤信息，卡在了下载那里，这时应该可以意识到是因为网络的原因，pipenv创建的 Pipfile 中默认的pypi源是python官方的 https://pypi.python.org/simple。我们国内用户访问下载的时候会很慢。
所以，我一般会在创建好Pipfile以后，修改到文件中 source 块下的 url 字段，设置为国内的 pypi 源就好了，我推荐的是清华的pypi源或者阿里源，具体设置如下：
[[source]] url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple" verify_ssl = true name = "pypi"
3、使用虚拟环境进行开发
虚拟环境创建好了之后，就可以在里面进行开发了。
如果在命令行下开发，则在项目目录下执行pipenv shell，就进入到了虚拟环境中，在这个环境中，就已经包含安装过的所有第三方依赖包了，接下来就可以利用这些第三方包进行开发工作了。
如果是用Pycharm进行开发，就更简单了，直接用Pycharm打开项目目录就好了，打开后可以从Pycharm中的左侧导航栏里面看到External Libraries里面显示的是虚拟环境中的Python解释器。
4、删除安装的第三方包
如果是要删除虚拟环境中的第三方包，执行
pipenv uninstall flask
5、安装项目所有的依赖
用git管理项目时候，要把Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪。这样clone了这个项目的同学，只需要执行
pipenv install
就可以安装所有的Pipfile中 [packages]部分的包了，并且自动为项目在自己电脑上创建了虚拟环境。
如果是想要安装[dev-packages]部分的包，需要执行：
pipenv install -d
上面的方法都是安装Pipfile中列出来的第三方包的最新版本，如果是想安装Pipfile.lock中固定版本的第三方依赖包，需要执行：
pipenv install --ignore-pipfile
如果你的项目之前使用requirements.txt来管理依赖的，那么使用pipenv安装所有依赖可以采用类似pip的方法：
pipenv install -r path/to/requirements.txt
6、团队实践建议
建议团队内开发人员，在自己电脑上都安装pyenv和pipenv。Pipfile和Pipfile.lock加入版本跟踪，.venv不要加入版本管理。为自己的每一个项目建立独立的虚拟环境。
7、扩展命令（了解下就好）
- 查看虚拟环境python解释器所在位置
pipenv --py
- 查看虚拟环境所在位置
pipenv --venv
- 使用更底层的命令
pip freeze
pipenv run pip freeze
- 只在安装开发阶段使用的软件包(和npm类似)
pipenv install pytest --dev
- 安装Pipfile.lock的所有包(完整移植开发环境)
pipenv sync
参考链接：https://blog.csdn.net/liuchunming033/article/details/79582617
https://blog.windrunner.me/python/pip.html#pip-%E4%B8%8E-pipfile