Python如何设置环境变量

在python开发中，配置环境变量是一个常见的需求。环境变量可以用于存储配置信息、路径信息、api密钥等敏感数据。本文将从多个维度介绍如何在不同操作系统和环境中配置python的环境变量。

在windows系统中配置环境变量

在windows系统中，配置环境变量通常通过系统属性进行设置。以下是具体步骤：

1. 通过系统属性设置环境变量：

- 右键点击“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。

- 点击“高级系统设置”，然后在弹出的系统属性窗口中点击“环境变量”。

- 在“系统变量”或“用户变量”区域中，点击“新建”按钮添加新的环境变量，或选中已有的变量点击“编辑”进行修改。

- 输入变量名和变量值，然后点击“确定”保存。

2. 通过命令行临时设置环境变量：

- 可以在命令提示符（cmd）或powershell中使用`set`命令临时设置环境变量，例如：

```sh

set my_var=my_value

```

- 这种方法设置的变量只在当前命令行会话中有效，关闭命令行窗口后变量失效。

3. 在python脚本中设置环境变量：

- 可以在python脚本中使用`os`模块设置环境变量，例如：

```python

import os

os.environ[\'my_var\'] = \'my_value\'

```

- 这种方法同样只能在当前python进程及其子进程中有效。

在macos和linux系统中配置环境变量

在macos和linux系统中，配置环境变量的方法较为一致，通常通过修改shell配置文件来实现。

1. 通过修改shell配置文件：

- 根据你使用的shell类型（如bash、zsh等），找到对应的配置文件（如`.bashrc`、`.bash_profile`、`.zshrc`等）。

- 在配置文件中添加导出环境变量的命令，例如：

```sh

export my_var=my_value

```

- 保存配置文件后，通过`source`命令重新加载配置文件，例如：

```sh

source ~/.zshrc

```

2. 通过命令行临时设置环境变量：

- 可以在终端中使用`export`命令临时设置环境变量，例如：

```sh

export my_var=my_value

```

- 同样，这种方法设置的变量只在当前终端会话中有效。

3. 在python脚本中设置环境变量：

- 类似于windows系统，macos和linux系统下的python脚本也可以使用`os`模块设置环境变量，效果同样只在当前python进程及其子进程中有效。

在虚拟环境中配置环境变量

在使用python虚拟环境（如venv、conda）时，配置环境变量的方法稍有不同。

1. 在虚拟环境激活后设置：

- 激活虚拟环境后，可以直接在命令行中使用`export`（linux/macos）或`set`（windows）命令设置环境变量。

- 这些变量将仅在激活的虚拟环境中有效。

2. 在虚拟环境的配置文件中设置：

- 对于conda虚拟环境，可以在创建环境时通过`--set-environment-variable`选项设置环境变量，或者在环境激活后手动修改`conda`的配置文件。

- 对于venv虚拟环境，可以在激活脚本（如`activate`脚本）中添加导出环境变量的命令。

3. 在python脚本中读取虚拟环境变量：

- 虚拟环境中的python脚本仍然可以使用`os.environ`读取环境变量，但需要注意变量设置的时机和作用域。

使用配置文件管理环境变量

在实际开发中，通常推荐使用专门的配置文件（如`.env`文件）来管理环境变量，特别是敏感信息（如api密钥）。

1. 创建配置文件：

- 在项目根目录下创建一个`.env`文件，并在其中添加环境变量的键值对，例如：

```

my_var=my_value

secret_key=your_secret_key

```

2. 使用第三方库加载配置文件：

- 可以使用`python-dotenv`等第三方库在python脚本中加载`.env`文件，例如：

```python

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

import os

print(os.environ.get(\'my_var\'))

```

3. 确保配置文件的安全：

- 确保`.env`文件不被意外上传到代码仓库（如git），可以通过在`.gitignore`文件中添加`.env`来实现。

- 使用环境变量管理工具（如aws secrets manager、hashicorp vault）来存储和管理敏感信息。

总结来说，配置python环境变量的方法多种多样，选择哪种方法取决于你的操作系统、开发环境以及项目需求。希望这篇文章能帮助你更好地理解和配置python环境变量。