首先解释一下为什么在运行Python项目的时候要使用虚拟环境
避免依赖冲突：不同项目可能需要不同版本的库，使用虚拟环境可以将不同项目隔离开来，避免不同项目之间的依赖冲突。
方便项目管理：使用虚拟环境可以方便地对项目进行管理，包括安装、卸载、升级等操作，无需担心对全局 Python 环境造成影响。
提高开发效率：使用虚拟环境可以避免因更换项目或操作系统而需要重新安装依赖项的情况，从而提高开发效率。
保护系统安全性：使用虚拟环境可以将项目所需的库和依赖项限制在虚拟环境中，从而减少全局 Python 环境被恶意库或
那么如何为项目搭建一个虚拟环境呢。
1.使用 virtualenv 工具：virtualenv 是一个独立的 Python 环境管理器，它可以创建一个独立的虚拟环境，并在其中安装和管理 Python 库。可以在终端或命令提示符中运行以下命令来安装 virtualenv：
pip install virtualenv
然后，在项目所在的目录中运行以下命令来创建名为 venv 的虚拟环境：
virtualenv venv
2.使用 conda 环境：conda 是一个包管理器和环境管理器，它可以创建和管理多个 Python 环境，并在其中安装 Python 库。可以在终端或命令提示符中运行以下命令来创建名为 myenv 的 conda 环境：这将创建一个包含 Python 和依赖项的虚拟环境，可以在其中安装和管理库。
conda create --name myenv python=3.8
这将在 conda 的默认安装位置（例如 C:\ProgramData\Anaconda3）下创建一个名为 myenv 的 conda 环境。然后，可以激活该环境并安装 Python 库。
3. 使用 pipenv（推荐）：pipenv 是 Python 的官方推荐包管理器和虚拟环境管理器，它可以方便地创建和管理虚拟环境，并在其中安装和管理 Python 库。可以在终端或命令提示符中运行以下命令来安装 pipenv：
pip install pipenv
然后，在项目所在的目录中运行以下命令来创建名为 venv 的虚拟环境：
shellpipenv --python 3.8 create venv (可替换成需要的Python版本号)
这将在项目目录下创建一个名为 venv 的虚拟环境，并使用 pipenv 管理依赖项。然后，可以激活该环境并安装 Python 库。
