以前介绍过非常地 Python 包管理工具，有 pip、 venv、pipenv、poetry、pdm 等
详情见：https://python.iswbm.com/
今天来介绍一个更高层次的管理工具，可以直接管理 Python 解释器的版本，同时也可以管理虚拟环境，它就是 pyenv。
有了 pyenv，你可以一键安装、切换到任意你需要的 python 版本，从 2.1.3 -> 3.12-dev（稿前为止最新版本）。
除了常规的 CPython 之外，它还可以管理其他的 python 和 工具，包括：
- graalpython
- ironpython
- jython
- micropython
- pypy
- miniconda
- anaconda
- pyston
- stackless
- 等等
好家伙，我愿称之为 Python Env Master，而上面每个工具，还有细分的版本，不用担心，pyenv 全部都有收录，可以满足你几乎所有需求了。
1. 安装与配置
先安装 pyenv，由于我使用 macOS，使用 brew 可以很方便的安装它
brew update
brew install pyenv
安装 pyenv 会安装相当多的依赖包，包括：
-
pyenv: pyenv 工具自身 -
pyenv-update: 用来更新 pyenv 的插件 -
pyenv-doctor: 验证 pyenv 和依赖是否安装的插件 -
pyenv-which-ext: 用来寻找相同命令的插件
使用 pyenv help 查看一下帮助命令，如果没有报错，说明安装成功
另外，除了 pyenv，还要安装一个插件 pyenv-virtualenv，它是专门用来管理 vitual environments 的
brew install pyenv-virtualenv
安装好后，还要进行一下初始化。
为了下次新开终端也可以立马使用 pyenv，可以将下面两条初始化命令写入 .bash_profile 或 .zshrc （根据自己实际情况而定）
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
然后再次执行 source 使之立即执行
source ~/.bash_profile
# 或
source ~/.zshrc
2. 基本使用
环境配置好后，那如何知道有哪些版本可以安装呢？
可以使用如下命令查询所有可安装的项
pyenv install --list
比如我现在需要安装的是 python3.8，但我不知道最新的小版本是多少，就可以使用上面命令查询一下
发现最新的版本是 3.8.16，于是直接使用 install 来安装它，再使用 pyenv versions 就可以看到我们安装的版本了。
从上面截图可以看到，安装完后并不会自动切换过去，目前还是指向系统自带的 Python，需要手动进行版本的切换，切换方法有如下两种：
pyenv global 3.8.16
# 或
pyenv local 3.8.16
那这种有什么区别呢？简单来说：
- global：设置全局的 Python 解释器，不管你在任何路径下都是使用该版本的 Python
- local： 设置的是某特定目录（或项目）的 Python 解释器，只有在该目录下才能用该版本的 Python
我们使用 pyenv versions 可以观察下指向的 Python 版本，可以发现
- 只要进入 wechat-chatgpt 目录，就会使用
.python-version 里的解释器 - 一旦离开 wechat-chatgpt 目录，就又会使用全局的 Python 解释器
想要切换回系统自带的 Python ，也是同样道理，将版本换成 system 即可
pyenv global system
3. 虚拟环境
pyenv 管理的每一个版本在 ~/.pyenv/versions 下都有对应的目录
当然 pyenv 创建的虚拟环境也是在这下面，只不过我还没有创建过虚拟环境。
现在使用使用如下命令创建一个
pyenv virtualenv 3.8.16 wechat-chatgpt
可以发现不管在 ~/.pyenv/versions 目录下还是 pyenv versions 都会新增一个环境
只要在对应的目录下使用 local 指定 Python 版本，就实现了项目与 Python 版本的绑定。实在是太友好啦～
另外列几个虚拟环境管理的命令
- 查看所有虚拟环境：pyenv virtualenvs
- 删除指定虚拟环境：pyenv virtualenv-delete
- 查看虚拟环境的真实的 Python 环境：pyenv virtualenv-prefix
4. 总结一下
pyenv 从解释器管理到虚拟环境管理，给了 Python 工程师一站式的体验，对于那些需要维护很多项目并且有些项目依赖了不同的 Python 版本的人来说，请一定在你的电脑上安装 pyenv，因为它实在太方便了。
目前我发现的唯一的不足，可能就是它只能管理通过 pyenv 安装的解释器，而对于系统上早已存在的 Python 解释器，并不会去扫描纳管，但这问题实在太小，小到可以忽略不计。
