为什么需要虚拟环境？
这也是我在开始学习Python时的一个困惑，可能能因为我当时知识碎片化的学习，一直都是用的非虚拟环境，当看到很多地方只是告诉我们要通过虚拟环境来开发Python，却没有告诉我们为什么要这样做，我的心里就一直有这个困惑，直到我开发了两个以上的项目，我才意识到，其实这一切都基于版本控制（所谓的“环境”），那么版本控制究竟有多重要呢？
我最开始理解的，我们引用的第三方库就像是我们手机里的各类APP，我们的Python就像是手机系统。那么Python有新版本了，从3.6升级到了3.7，又升级到3.8、3.9，那么我们在运行新项目的时候，我们只需要将Python升级到最新版本，就像我们的iPhone手机从iOS 6 一年一年地升级到 iOS 14那么自然！~
然而，现实情况是，版本的升级，意味着内部实现原理的改变，而这意味兼容性的问题。最直观的例子就是，假设原先的一个方法，它的语法完全变了，而这时候如果你集成了多个第三方库，而每个第三方库只支持特定版本及以上的Python特性，兼容性的复杂程度将成几何形成长。这还只是一个项目，当多个项目引用的虽然是同一个第三方库，可是它们依赖的是不同的版本，怎么办？虚拟环境就是创建了一个专属空间，当前项目的所有依赖，都从这个专属空间里引用，即 专属的第三方库，专属的指定版本。
专属空间，才是虚拟环境的意义所在。
每个深刻理解版本控制的重要性的开发者，一定是之前踩过不少这样的坑，所以我们哪怕用高中时学过的【控制变量法】也能联想到，版本控制的精髓，就是控制版本最好不要变化，如果一定要升级，请同时测量所有其他的变量（引用到的第三方库）是否支持，不会出现预期以外的程序BUG！
对于服务器的项目尤其重要，因为它是一个服务于大量设备的载体，每天要承接大量的服务，并且有时它还需要快速移植到其它设备上，虚拟环境其实是提供了一个方便移植的版本集群的抓手，让你能够快速处理那些本来深度耦合在项目内部的第三方库。
因此，我推荐使用pipenv来作为第三方库及版本控制工具。它自动生成的版本配置文件，可以帮我们省去很多事儿。这个东西后面搭建时会用到，但在此我只会讲简单提到，有时间我会专门开一篇文章讲它的用法，并把链接贴到此处。
