1 安装 virtualenv
//注：如果是python3 ，使用 pip3
$ sudo pip install virtualenv
然后建立一个测试目录：
$ mkdir testvirtual
$ cd testvirtual
就可以成功创建一个虚拟环境 env1：
$ virtualenv env1
就可以成功创建另一个虚拟环境 env2：
$ virtualenv env2
然后想进入哪个虚拟环境就CD进去就可以了，比如进入env1：
$ cd env1
2 安装 virtualenvwrapper
Virtaulenvwrapper是virtualenv的扩展包，可以更方便地新增，删除，复制，切换虚拟环境。
运行下面命令就安装成功了，默认安装在 /usr/local/bin下面：
$ sudo easy_install virtualenvwrapper
接下来创建一个文件夹，用来存放所有的虚拟环境：
$ mkdir ~/workspaces
$ cd ~/workspaces
先用
which virtualenvwrapper.sh
which python3
这个命令找到正确路径
然后用
vi ~/.bash_profile 进入
输入
export WORKON_HOME='~/.virtualenvs'
export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON='/Users/mac/anaconda/bin/python3'
source /Users/mac/anaconda/bin/virtualenvwrapper.sh
注意：这里的路径换成自己的路径
esc退出后：wq进行保存
再运行这个命令
source ~/.bash_profile
接下来，创建一个或者多个虚拟环境 env1，env10(依赖python10)：
$ mkvirtualenv env1
成功后，当前路径前面就会有 (env1)
$mkvirtualenv -p python3.10 env10
#RuntimeError: failed to find interpreter for Builtin discover of python_spec='python3.9.9'
如果找不到指定的python
$mkvirtualenv -p /Users/xxx/.pyenv/versions/3.9.9/bin/python3.9 env9
可以指定python的路径
下面是一些基本操作命令
列出虚拟环境：
$ lsvirtualenv -b
env1
env2
切换虚拟环境：
$ workon env1
查看环境里安装了哪些包：
$ lssitepackages
进入当前环境：
$ cdvirtualenv
进入当前环境的site-packages：
$ cdsitepackages
$ cdsitepackages pip
复制虚拟环境：
$ cpvirtualenv env1 env3
Copying env1 as env3...
退出虚拟环境：
$ deactivate
删除虚拟环境：
$ rmvirtualenv env2
Removing env2...
安装 Numpy，Scipy，Matplotlib 等
接下来安装Python的各种包，就比较顺畅了，比如安在env1上：
$ workon env1
安装numpy
pip install numpy
安装scipy
$ pip install scipy
安装matplotlib
$ pip install matplotlib
安装ipython
$ pip install ipython[all]
安装pandas
$ pip install pandas
安装Statsmodel
$ pip install statsmodel
安装scikit-learn
$ pip install scikit-learn
按照顺序全部安装成功，后续就可以在虚拟环境上做分析了。
$ deactivate
