Python 多虚拟环境并存时的管理策略

混用 venv 和 conda 会导致包冲突与解释器路径错乱：venv 继承 conda 解释器后，pip 与 conda 包管理不互通，相互安装可能破坏依赖隔离；应统一选用 venv+pip 或 conda，禁在 conda 激活状态下运行 python -m venv。

venv 和 conda 混用会出什么问题

混用 venv 和 conda 创建的环境，最常见的是包冲突和解释器路径错乱。比如你在 conda 环境里用 python -m venv myenv，结果 myenv 会继承 conda 的 base 解释器，但 pip 和 conda 的包索引不互通，后续 pip install 可能覆盖掉 conda 管理的依赖，反过来 conda install 也可能破坏 venv 的隔离性。

实操建议：

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• 选一个主力工具：项目级协作推荐 venv + pip（轻量、标准、CI 友好）；数据科学/多语言依赖场景用 conda（能装非 Python 包，如 numpy 的 MKL 版本）
• 绝对不要在 conda 激活的 shell 里运行 python -m venv，先 conda deactivate
• 检查当前解释器来源：运行 which python（macos/linux）或 where python（windows），确认路径不含 anaconda 或 miniconda 才算干净

多个 venv 怎么快速切换且不污染 shell

手动 source venv/bin/activate 容易漏 deactivate，尤其终端开多了之后，python 命令可能指向错误环境，导致 pip 安装到错地方，甚至误升级系统 pip。

实操建议：

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• 别靠记忆切换，用 deactivate 显式退出再进下一个
• 给每个 venv 起明确名字，比如 venv-py39-django32，避免 venv 这种泛化名
• 终端标签页命名：macOS/iTerm 可用 echo -ne "33]0;django-dev07" 设置标题，一眼识别当前环境
• 临时用法：直接调用 venv 里的解释器，比如 ./venv-py39-django32/bin/python manage.py runserver，完全绕过 activate

pyenv + venv 组合时常见的路径陷阱

pyenv 控制全局 Python 版本，pyenv virtualenv 是它封装的 venv 工具。问题常出在 PYENV_VERSION 和 pyenv local 设置后，shell 启动时自动加载了某个版本，但你实际想进另一个 venv —— 此时 python 命令走的是 pyenv 的 shim，不是 venv 的 bin。

实操建议：

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• 进 venv 前先确认：运行 pyenv version，如果是 system 或某个具体版本（如 3.11.5），说明 pyenv 还在接管；要进 venv 就得先 pyenv shell --unset 或 pyenv shell system
• pyenv virtualenv 创建的环境本质仍是标准 venv，只是目录被收归 ~/.pyenv/versions/ 下，激活方式一样：source ~/.pyenv/versions/myproject-311/bin/activate
• 别把 .python-version 和 venv 目录放在同一层：pyenv 会优先读 .python-version，可能让你以为进了 venv，其实只是切了 Python 版本

如何让不同项目自动加载对应 venv

每次 cd 进项目都要手动 source，容易忘。虽然有 autoenv、direnv 这类工具，但它们依赖 shell hook，权限敏感、调试困难，尤其在远程服务器或 CI 中反而添乱。

实操建议：

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• 最稳的方式：在项目根目录放一个 run.sh 或 dev.sh，内容就三行：

  #!/bin/bash source ./venv/bin/activate exec "$@"

  然后 ./dev.sh python manage.py runserver

• 如果坚持自动化，用 direnv，但只在本地开发机用，且必须加 export DIRENV_STRICT_ENV=1 防止变量泄露
• VS Code 用户：在 .vscode/settings.json 里配 "python.defaultInterpreterPath": "./venv/bin/python"，比 shell 自动化更可靠

真正麻烦的从来不是创建多少个环境，而是哪个 shell 进程此刻认的是哪个 python、哪个 pip、哪个 sys.path。多看一眼 which python 和 python -c "import sys; print(sys.path)"，比背十种管理工具都管用。