Python中主环境和virtualenv环境下的package冲突问题如何解决？
我在 D:\Python27 下安装了 Python，并在其中安装了 matplotlib，而 matplotlib 又依赖 backports.functools_lru_cache，所以在 D:\Python27\Lib\site-packages 目录下有 backports 包
然后我又用 virtualenv --system-site-packages venv 在 D:\Python27\venv 目录下生成了一个虚拟环境，然后在此虚拟环境下安装了 jupyter，而 jupyter 又依赖 backports.shutil_get_terminal_size，所以在 D:\Python27\venv\Lib\site-packages 目录下也有 backports 包
而且这两个 backports 包的内容又不一样，，
装完之后我启动 D:\Python27\venv 下的 iPython 结果它告诉我在 import matplotlib 时发生 from backports.functools_lru_cache import lru_cache 错误，，backports 下没有 functools_lru_cache
我猜测两个地方同时有 backports 包时，虚拟环境优先导入虚拟环境下的 backports，虚拟环境下的 backports 确实没有 functools_lru_cache
所以我就想在虚拟环境下用 pip install backports.functools_lru_cache 也安装 functools_lru_cache，，可是 pip 告诉我已经有 functools_lru_cache 了，，不让装，，我猜测是因为 pip 检测到了主环境下已经安装了 backports.functools_lru_cache，所以就不让我在虚拟环境下安装了
我又想了两种可能的办法：
1、把主环境下的 backports.functools_lru_cache 给卸载了，，在虚拟环境下安装，，可这样的话就只能在虚拟环境下才能使用 matplotlib 库了，，这肯定不行
2、安装虚拟环境时去掉--system-site-packages，，可这样的话虚拟环境和主环境下就得各安装一个 matplotlib 才能两个环境都有 matplotlib 用，，
我觉得出现这种状况的主要原因是，backports.functools_lru_cache 和 backports.shutil_get_terminal_size 这两个包明明不一样，，安装后的包名却都叫 backports，，其实在这种情况下，如果虚拟环境下的 backports 包下找不到 functools_lru_cache，，python 能主动再去主环境的 backports 包下去找一下也行，，
所以，，现在卡死了，，请问有没有遇到类似问题的？？对这种情况官方有没有什么解决办法？？
Python中主环境和virtualenv环境下的package冲突问题如何解决？
没遇到过这个问题，因为 virtualenv 的目标是创造出一个干净的隔离环境，所以理论上所有的依赖都应该在 virtualenv 里，所以我的习惯是不使用 --system-site-packages
猜测：你使用的 pip 不是 virtualenv 里的
可以使用绝对路径引用 virualenv 里的 pip 重装一下依赖
假设刚建的虚拟环境在 /home/app/venv 下，用 /home/app/venv/bin/pip 安装所有依赖包并更新
核心解决方案是：使用虚拟环境隔离，并通过pip list和python -m site诊断路径。
当系统Python（主环境）和virtualenv的包混在一起，通常是环境没激活或PATH设置乱了。按这个步骤排查：
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首先，确认你确实在虚拟环境里：
# 在命令行执行，检查终端提示符或使用以下命令 # Linux/macOS echo $VIRTUAL_ENV # Windows echo %VIRTUAL_ENV%如果没输出路径，说明虚拟环境没激活。用
source venv/bin/activate（Linux/macOS）或venv\Scripts\activate（Windows）激活。 -
检查Python和pip的路径：
which python # Linux/macOS where python # Windows which pip # Linux/macOS where pip # Windows确保它们指向你的虚拟环境目录（例如
.../venv/bin/python），而不是/usr/bin/python。 -
查看当前环境安装的包，确认隔离是否生效：
pip list对比在虚拟环境外执行的结果，应该完全不同。
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如果还有冲突，检查Python的模块搜索路径：
import sys print(sys.path)确保虚拟环境的site-packages目录（如
.../venv/lib/python3.9/site-packages）在系统路径之前。
常见踩坑点：
- 用IDE时，没在项目设置里选对虚拟环境的Python解释器。
- 在终端里激活了环境，但用IDE的终端或外部工具跑代码时又没激活。
- 系统环境变量
PYTHONPATH干扰，可以临时清掉试试：unset PYTHONPATH（Linux/macOS）或set PYTHONPATH=（Windows）。
一句话总结：确保虚拟环境正确激活并验证Python/pip路径。
我用的是 virtualenv 里的 pip，但是因为建虚拟环境时使用了–system-site-packages，所以即使用 virtualenv 里的 pip，它也会检查主环境里有没有要安装的 package
至于你说创建虚拟环境时不使用–system-site-packages，，这确实可以解决问题，，不过这样的话 numpy、scipy、pandas、matplotlib、sympy、scikit-learn 这些包我都要在主环境和虚拟环境下各装一份，，
还有一种更彻底的方法，不建虚拟环境，，直接把 jupyter 安装在主环境下，，可是 jupyter 依赖的包有 50 个以上，，把主环境的 site-packages 目录都给污染了，，感觉也不好
现在想到一种操作难度比较低、但比较“脏”的办法：
手动把 D:\Python27\Lib\site-packages\backports 目录下的 functools_lru_cache.py 文件拷贝到 D:\Python27\venv\Lib\site-packages\backports 目录下
已经测试，，问题确实解决了
不过感觉这种方法真的不太好，，
我只是想把 numpy、pandas、matplotlib 这些常用的库安装到主环境下，，然后把 jupyter 安装到虚拟环境 venv 下，，然后再虚拟环境 venv 下也能使用主环境下的 numpy、pandas、matplotlib，，
我想我这种用法还是比较常规的
之所以不把 jupyter 安装到主环境下，，是因为 jupyter 依赖好多好多包，，会导致 site-packages 目录下一堆不认识的东西，，，受不了
我在 D:\Python27 下安装了 Python
装完之后我启动 D:\Python27\venv
这是你文中的原话, 我不明白你为什么这么做.
正确的做法不应该是当你想要新做一个项目的时候:
$ mkdir new-project
$ cd new-project
$ virtualenv venv
$ source ./venv/bin/active
然后你 pip 安装了一堆第三方 lib 之后,
env$ pip freeze > requirements.txt
这个样子.
假设你把这个项目开源.
那么别人也可以下载了你的项目之后, 先构建一个虚拟环境, 然后在激活, 然后 pip install -r requirements.txt
不太懂 lz 为什么不愿意在主环境和虚拟环境里把 numpy 什么的各装一份 难道是硬盘比较小？
说实话有的时候同一个包 在主环境和虚拟环境里需要的版本可能不一样 所以各装一份的好处是显而易见的
