我想将docker添加到这个列表中，以及几个答案已经提到的conda。

conda比标题中提到的虚拟环境更重。它还隔离了一些系统python工具，如ffmpeg或gpu驱动程序。

docker甚至更好，它为您提供了一个全新的操作系统。有了一个好的Dockerfile和一个docker构建、docker运行脚本，您就可以很好地记录环境是如何构建的，并且很容易填充、迁移到其他环境（登台、生产、云）。从长远来看，它会帮助你。

另一件事：PyCharm提供了几个选项来选择您的虚拟环境。这有助于新来者不必担心这件事。建议在了解虚拟环境是什么之前使用它。

2020年1月更新

@Flimm很好地解释了所有的差异。通常，我们想知道所有工具之间的区别，因为我们想决定什么对我们最有利。所以，下一个问题是：使用哪一个？我建议您选择两种管理虚拟环境的官方方式之一：

Python Packaging现在推荐PipenvPython.org现在推荐venv

pyenv-管理不同的python版本，所有其他-创建虚拟环境（它隔离了python版本和安装的“要求”），

pipenv希望合并所有内容，除了之前的内容，它还将“需求”安装到活动虚拟环境中或创建自己的如果没有激活）

所以也许你只会对pipenv感到高兴。

但我使用：pyenv+pyenv virtualenvwrapper，+pipenv（pipenv仅用于安装需求）。

在Debian中：

apt安装libffi-dev安装pyenv基于https://www.tecmint.com/pyenv-install-and-manage-multiple-python-versions-in-linux/但是..而不是pyenv virtualenv安装pyenv虚拟vwrapper（它可以是独立的库或pyenv插件，这里是第二个选项）：$pyenv安装3.9.0$git克隆https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenvwrapper.git$（pyenv根）/plugins/pyenv虚拟vwrapper#在~/.bashrc中添加：#export$VIRTUALENVRAPPER_PYTHON=“/usr/bin/python3”$source~/.bashrc$pyenv虚拟vwrapper

然后为项目创建虚拟环境（workingdir必须存在）：

pyenv local 3.9.0  # to prevent 'interpreter not found' in mkvirtualenv
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
mkvirtualenv <venvname> -p python3.9 -a <workingdir>

并在项目之间切换：

workon <venvname>
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel pipenv

在一个项目中，我有文件requirements.txt，但没有修复其中的版本（如果不需要某些版本限制）。您有两种可能的工具将它们安装到当前虚拟环境中：pip工具或pipenv。假设您将使用pipenv：

pipenv install -r requirements.txt

这将创建Pipfile和Pipfile.lock文件，固定版本在第二个版本中。如果您想在完全相同的地方重新安装（必须存在Pipfile.lock）：

pipenv install

请记住，Pipfile.lock与某些Python版本相关，如果使用其他版本，则需要重新创建。

正如你所看到的，我写了requirements.txt。这有一些问题：你也必须从Pipfile中删除一个已删除的包。所以直接编写Pipfile可能更好。

所以你可以看到我用pipenv很差。也许如果你好好使用它，它可以取代一切？

编辑2021.01：我已将堆栈更改为：pyenv+pyenv virtualenvwrapper+poetry。我没有使用apt或pip安装virtualenv或virtualvwrapper，而是安装pyenv的插件pyenv virtualvwrappr。这是比较容易的方法。

诗歌对我来说很棒：

poetry add <package>   # install single package
poetry remove <package>
poetry install   # if you remove poetry.lock poetry will re-calculate versions

这是我对初学者的个人建议：首先学习virtualenv和pip，这两种工具可以在Python 2和3以及各种情况下使用，一旦您开始需要它们，就可以选择其他工具。

现在来回答这个问题：这些名称相似的东西之间有什么区别：venv、virtualenv等？

不在标准库中的PyPI包：

virtualenv是一个非常流行的工具，它为Python库创建独立的Python环境。如果你不熟悉这个工具，我强烈建议你学习它，因为它是一个非常有用的工具。它的工作方式是在一个目录中安装一堆文件（例如：env/），然后修改PATH环境变量，以在其前面加上一个自定义bin目录（例如：nv/bin/）。python或python3二进制文件的精确副本放在这个目录中，但python被编程为首先在环境目录中查找与其路径相关的库。它不是Python标准库的一部分，但得到了PyPA（Python打包管理局）的正式批准。激活后，您可以使用pip在虚拟环境中安装软件包。pyenv用于隔离Python版本。例如，您可能希望针对Python 2.7、3.6、3.7和3.8测试代码，因此需要在它们之间切换。一旦激活，它就会在PATH环境变量前面加上~/.pyenv/shims，其中有与Python命令（Python、pip）匹配的特殊文件。这些不是Python附带命令的副本；它们是一种特殊的脚本，可以根据PYENV_version环境变量、.Python版本文件或~/.PYENV/version文件随时决定运行哪个版本的Python。pyenv还使用命令pyenv install使下载和安装多个Python版本的过程更容易。pyenvvirtualenv是pyenv的一个插件，与pyenv作者相同，可以方便地同时使用pyenv和virtualenv。然而，如果您使用的是Python 3.3或更高版本，pyenv virtualenv将尝试运行Python-m venv（如果可用），而不是virtualenv。如果您不想使用方便的特性，可以在不使用pyenv virtualenv的情况下同时使用virtualenv和pyenv。virtualvwrapper是virtualenv的一组扩展（参见文档）。它为您提供了mkvirtualenv、lssitepackages等命令，尤其是在不同virtualenv目录之间切换的工作。如果您需要多个virtualenv目录，此工具特别有用。pyenv virtualenvwrapper是pyenv的一个插件，与pyenv作者相同，可以方便地将virtualnvwrapper集成到pyenv中。pipenv旨在将Pipfile、pip和virtualenv组合成命令行上的一个命令。virtualenv目录通常放在~/.local/share/virtalenvs/XXX中，其中XXX是项目目录路径的哈希。这与virtualenv不同，virtualenv中的目录通常位于当前工作目录中。pipenv用于开发Python应用程序（而不是库）。pipenv还有其他选择，例如诗歌，我不会在这里列出，因为这个问题只涉及名称类似的包。

标准库：

pyvenv（不要与上一节中的pyenv混淆）是Python 3.3到3.7附带的脚本。它被从Python 3.8中删除，因为它有问题（更不用说令人困惑的名称）。运行python3-m-venv的效果与pyvenv完全相同。venv是Python 3附带的一个软件包，您可以使用python3-m venv运行该软件包（尽管出于某些原因，一些发行版将其分离为一个单独的发行版软件包，例如Ubuntu/Debian上的python3 venv）。它的作用与virtualenv相同，但只有一部分特性（请参阅此处的比较）。virtualenv仍然比venv更受欢迎，特别是因为前者同时支持Python2和3。

我只是避免在Python3.3+之后使用virtualenv，而是使用标准的附带库venv。要创建新的虚拟环境，请键入：

$ python3 -m venv <MYVENV>  

virtualenv尝试将Python二进制文件复制到虚拟环境的bin目录中。但是，它不会更新嵌入到该二进制文件中的库文件链接，因此，如果您从源代码将Python构建到具有相对路径名的非系统目录中，Python二进制文件就会中断。由于这是如何创建可分发副本的Python的，所以这是一个很大的缺陷。BTW要检查OS X上的嵌入式库文件链接，请使用otool。例如，在虚拟环境中，键入：

$ otool -L bin/python
python:
    @executable_path/../Python (compatibility version 3.4.0, current version 3.4.0)
    /usr/lib/libSystem.B.dylib (compatibility version 1.0.0, current version 1238.0.0)

因此，我会避免虚拟rapper和pipenv。pyvenv已弃用。pyenv似乎经常在使用virtualenv的地方使用，但我也会远离它，因为我认为venv也做pyenv的构建目的。

venv在shell中创建了新的、沙盒化的虚拟环境，具有用户可安装的库，并且是多python安全的。

新鲜：因为虚拟环境仅从python附带的标准库开始，所以在虚拟环境处于活动状态时，您必须使用pipinstall重新安装任何其他库。

沙盒：因为这些新的库安装在虚拟环境之外都不可见，所以您可以删除整个环境并重新开始，而不用担心影响基本的python安装。

用户可安装的库：因为虚拟环境的目标文件夹是在您已经拥有的某个目录中创建的，不需要sudo权限即可将库安装到其中。

多python安全：因为当虚拟环境激活时，shell只能看到用于构建虚拟环境的python版本（3.4、3.5等）。

pyenv与venv相似，它允许您管理多个python环境。然而，使用pyenv，您无法方便地将库安装回滚到某个启动状态，而且您可能需要管理员权限才能更新库。所以我认为使用venv也是最好的。

在过去的几年中，我在构建系统（emacs包、python独立应用程序构建器、安装程序…）中发现了许多问题，最终归结为virtualenv的问题。我认为，当我们取消这个附加选项并只使用venv时，python将是一个更好的平台。

编辑：BDFL的推特，

我使用venv（在stdlib中）和一堆shell别名来快速切换。-Guido van Rossum（@gvanrossum）2020年10月22日

我想将docker添加到这个列表中，以及几个答案已经提到的conda。

conda比标题中提到的虚拟环境更重。它还隔离了一些系统python工具，如ffmpeg或gpu驱动程序。

docker甚至更好，它为您提供了一个全新的操作系统。有了一个好的Dockerfile和一个docker构建、docker运行脚本，您就可以很好地记录环境是如何构建的，并且很容易填充、迁移到其他环境（登台、生产、云）。从长远来看，它会帮助你。

另一件事：PyCharm提供了几个选项来选择您的虚拟环境。这有助于新来者不必担心这件事。建议在了解虚拟环境是什么之前使用它。