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Python 虚拟环境：原理解析与最佳实践
从⼀个困境说起
⼩王最近遇到了⼀个棘⼿的问题：他在维护两个 Python 项⽬，⼀个是去年开发的数据分析系统，依赖 TensorFlow 1.x；另⼀个是最近在做的预测模
型，需要⽤到 TensorFlow 2.x 的新特性。每次切换项⽬时，他都要⼿动更改 Python 包的版本，这不仅繁琐，⽽且经常出错。
"难道就没有办法让每个项⽬使⽤⾃⼰的专属 Python 环境吗？"⼩王在项⽬组会议上提出这个问题。
事实上，这个问题在 Python 社区早已有了完善的解决⽅案：虚拟环境（Virtual Environment）。今天，让我们从原理到实践，全⾯了解 Python 虚拟
环境。
虚拟环境的本质
在深⼊了解虚拟环境之前，我们先要理解 Python 的包管理机制。当你在系统中安装 Python 时，会得到：
Python 解释器：负责执⾏ Python 代码的程序
标准库：Python 内置的库，如 os、sys 等
site-packages：第三⽅包的安装⽬录
当我们执⾏ python 命令时，系统会：
