Python的版本问题一直是个广被吐槽的黑点。以至于有人调侃说：
Python是世界上最好的两种语言！
在这里我要说明下，对于初学者来说，版本间的语法差异其实并不大。现在刚开始学Python的人，放心大胆地用最新版本即可。业内所诟病的，主要是针对代码上的不兼容。
但平心而论，版本间的兼容问题并不是Python所独有。且就算Python只有一个版本，第三方库的版本一样会让人抓狂。
比如说，你之前在电脑上用Python写了一个网站，使用了django框架，版本是1.11。过了半年，你要开发一个新网站，这时候django已经发展到了2.0版本（现在django最新版本已经4.2了），你是用还是不用？更新了版本，电脑上的老网站代码就无法执行了。
或者，你安装并使用了某个模块A的最新版本。然后另一个项目用到的模块B，B的代码却依赖于模块A较早的版本。这种情况下，你甚至可能都无法成功安装模块B。
这些版本的冲突在开发中十分常见，而Python2和3的版本差异又加剧了这一问题。
对此，早已有了成熟的解决方案：
虚拟环境
Python开发中所谓的虚拟环境，就是为Python版本及第三方库创建独立的开发环境，使不同项目之间互不干扰。借助于虚拟环境，我们可以在同一台电脑上构建出项目A在基于Python2的环境中运行，而项目B可以在基于Python3的环境中运行。
虚拟环境需要通过一些工具创建，常见的几种：
1，virtualenv。这是Python最为常用的虚拟环境工具，简单有效，我自己就用它。本文稍后部分会介绍下基本的安装和使用。网上也有相当多的使用教程。
virtualenv的一个局限是无法统一管理你电脑上的所有虚拟环境，因此环境多了之后，可能会遗漏，或造成冗余。对此，有一个扩展工具virtualenvwrapper，能帮你统一管理各个环境。
2，venv。它的实现很大程度基于virtualenv，使用方法也很类似。而Python现已内置了venv。
3，conda。这个工具相当于pip+virtualenv+virtualenvwrapper，它不仅能创建和管理虚拟环境，本身还是一个包管理器，可以下载安装第三方库。功能完善，使用也不复杂。著名的数据分析开发包anaconda里就默认使用conda作为环境和模块管理工具。
接下来我们简要介绍下：
virtualenv的使用
安装
在系统命令行通过pip安装即可：
pipinstallvirtualenv
如果你的命令行无法执行python、pip及后续的virtualenv命令，请检查你环境变量里的PATH路径。（还不熟悉的请在