# 一、pip
## 1. 镜像加速
```shell
# 添加 -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
# 阿里云 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com
pip install 'acryl-datahub[oracle]' -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
```

## 2. 导入导出依赖
```
pip freeze > requirements.txt # 生成  
pip install -r requirements.txt # 安装requirements.txt中依赖包
```

# 二、pipenv（虚拟环境管理）

```text
$ pipenv
Usage: pipenv [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  --update         更新Pipenv & pip
  --where          显示项目文件所在路径
  --venv           显示虚拟环境实际文件所在路径
  --py             显示虚拟环境Python解释器所在路径
  --envs           显示虚拟环境的选项变量
  --rm             删除虚拟环境
  --bare           最小化输出
  --completion     完整输出
  --man            显示帮助页面
  --three / --two  使用Python 3/2创建虚拟环境（注意本机已安装的Python版本）
  --python TEXT    指定某个Python版本作为虚拟环境的安装源
  --site-packages  附带安装原Python解释器中的第三方库
  --jumbotron      不知道啥玩意....
  --version        版本信息
  -h, --help       帮助信息
Commands:
  check      检查安全漏洞
  graph      显示当前依赖关系图信息
  install    安装虚拟环境或者第三方库
  lock       锁定并生成Pipfile.lock文件
  open       在编辑器中查看一个库
  run        在虚拟环境中运行命令
  shell      进入虚拟环境
  uninstall  卸载一个
  update     卸载当前所有的包，并安装它们的最新版本
```

常用命令如下：

-   pipenv --python 3.7 创建3.7版本Python环境
-   pipenv install package_name 安装包
-   pipenv graph 查看包与包之间依赖关系
-   pipenv --venv 查看虚拟环境保存路径
-   pipenv --py 查看python解释器路径
-   pipenv install package_name --skip-lock 跳过lock，可以等项目开发好后，再更新所有报的hash值
-   pipenv install --dev package_name 在开发环境安装测试包(可以加–skip-lock参数)
-   pipenv uninstall package_name 卸载包
-   你也可以指定 $ pipenv install -r path/to/requirements.txt 导入某个requirements文件

	• 安装
		pip install pipenv
	• 创建虚拟环境
		a. cd 到代码所在目录，创建文件夹
		b. 创建虚拟环境pipenv install 会默认创建当前python版本的环境，如需指定环境请使用 pipenv install --python 3.6
	• 包安装
	cd 到虚拟环境目录 pipenv shell 激活环境
使用pip install 或pipenv install命令

重点（运行）：
cd 到项目目录 pipenv run python xxx.py
必须在pipfile文件所在路径的目录下执行，例如在根目录下生成的pipfile文件，执行命令为pipenv run python xxx.py或pipenv run python <xxx_path>/xxx.py

由于直接用pipenv run来执行会有根目录的限制，所以推荐项目容器化部署，在docker容器里面，把生成的pipfile和pipfile.lock文件导出为requirements再用dockerFile执行安装，这样便可以灵活指定Workdir了，方便cd到项目下任意路径执行python运行命令。