项目跑不起来？可能是环境惹的祸
你有没有遇到过这种情况：同事写好的 Python 脚本，发给你一运行就报错，提示缺这个模块、少那个库。他一脸疑惑：‘奇了怪了，我这儿好好的啊。’——这句经典的‘在我电脑上能跑’，背后往往就是解释器环境和依赖包管理没做好。
什么是解释器环境依赖包？
简单说，解释器（比如 Python）是执行代码的引擎，而依赖包是你项目用到的第三方工具库，像 requests、numpy、flask 这些。不同项目可能需要不同版本的包，甚至同一个包的不同版本之间还不兼容。如果所有项目共用一套全局环境，很容易打架。
虚拟环境：给每个项目配个独立小房间
解决办法就是为每个项目创建独立的虚拟环境。就像你不会把所有衣服堆在一个衣柜里，而是分季节、分类别收纳一样，每个项目也该有自己的“专属空间”。
Python 自带 venv 模块，创建虚拟环境非常方便：
python -m venv myproject_env激活后，安装的所有包都只存在于这个环境中：
source myproject_env/bin/activate # Linux/macOS
myproject_env\Scripts\activate # Windows锁定依赖版本：别让 pip install 变抽奖
就算用了虚拟环境，别人重建环境时，也可能因为安装了更新版本的包而导致行为不一致。这时候就需要一个清单文件，记录确切的依赖版本。
导出当前环境的包列表：
pip freeze > requirements.txt别人拿到项目后，一键还原相同环境：
pip install -r requirements.txt这个 requirements.txt 就是项目的“配方表”，确保大家用的料都一样。
进阶选择：conda 和 pipenv
如果你做数据分析或机器学习，可能还会用到 conda。它不仅能管理 Python 包，还能管理非 Python 的依赖（比如编译器、CUDA 库），适合更复杂的科学计算环境。
而 pipenv 则试图整合 pip 和 virtualenv，自动管理虚拟环境和依赖，还引入 Pipfile 和 Pipfile.lock 来替代 requirements.txt，提升可读性和可靠性。
真实场景：团队协作中的依赖管理
假设你们团队在开发一个 Flask Web 服务，有人升级了 Flask 版本，但新版本修改了某些接口，导致老代码报错。如果没有锁定版本，这种问题很难追溯。但有了 requirements.txt，CI 流水线可以自动构建环境并测试，一旦发现不兼容，立刻报警。
再比如你在本地调试一个旧项目，发现它依赖 Django 2.2，而你主环境已经是 Django 4.0。直接装会破坏现有项目。这时虚拟环境就能派上用场，隔离出一个干净的 Django 2.2 环境，专供这个老项目使用。
小建议：养成好习惯
新建项目第一件事，不是写代码，而是创建虚拟环境；每次新增依赖，记得更新 requirements.txt；提交代码时，把这个文件一起传上去。这些动作花不了几秒钟，却能避免后续无数麻烦。
别再让“在我电脑上能跑”成为笑话。管好你的解释器环境和依赖包，才是专业开发的起点。