¿Hay alguna manera de actualizar la versión de Python utilizada en un ambiente virtual (por ejemplo, si sale una versión de corrección de errores)?

pude pip freeze --local > requirements.txtluego elimine el directorio y pip install -r requirements.txtpero esto requiere mucha reinstalación de bibliotecas grandes, por ejemplo, numpyque uso mucho.

Puedo ver que esto es una ventaja cuando se actualiza desde, por ejemplo, 2.6 -> 2.7, pero ¿qué pasa con 2.7.x -> 2.7.y?

Si está utilizando el módulo venv que viene con Python 3.3+, es compatible con un --upgrade opción. por el documentos:

Actualice el directorio del entorno para usar esta versión de Python, suponiendo que Python se haya actualizado en el lugar

python3 -m venv --upgrade ENV_DIR

¿Viste esto? Si no he entendido mal esa respuesta, puede intentar crear un nuevo virtualenv encima del anterior. Solo necesita saber qué python va a usar su virtualenv (necesitará ver su versión de virtualenv).

Si su virtualenv está instalado con la misma versión de python que la anterior y actualizar su paquete virtualenv no es una opción, es posible que desee leer esto para instalar un virtualenv con la versión de python que desea.

EDITAR

Probé este enfoque (el que crea un nuevo virtualenv encima del anterior) y funcionó bien para mí. Creo que puede tener algunos problemas si cambia de python 2.6 a 2.7 o 2.7 a 3.x, pero si solo actualiza dentro de la misma versión (manteniéndose en 2.7 como desee) no debería tener ningún problema, ya que todos los paquetes se mantienen en las mismas carpetas para ambas versiones de python (los paquetes 2.7.x y 2.7.y están dentro de your_env/lib/python2.7/).

Si cambia su versión de virtualenv python, deberá instalar todos sus paquetes nuevamente para esa versión (o simplemente vincular los paquetes que necesita en la carpeta de paquetes de la nueva versión, es decir: your_env/lib/python_newversion/site-packages)

Paso 1: Congelar el requisito y realizar una copia de seguridad del entorno existente

pip freeze > requirements.txt
deactivate
mv env env_old

Paso 2: Instale Python 3.7 y active el entorno virtual

sudo apt-get install python3.7-venv
python3.7 -m venv env
source env/bin/activate
python --version

Paso 3: Requisitos de instalación

sudo apt-get install python3.7-dev
pip3 install -r requirements.txt

Actualizado de nuevo:

El siguiente método podría no funcionar en versiones más nuevas de virtualenv. Antes de intentar realizar modificaciones en el entorno virtual anterior, debe guardar las dependencias en un archivo de requisitos (pip freeze > requirements.txt) y haga una copia de seguridad en otro lugar. Si algo sale mal, aún puede crear un nuevo virtualenv e instalar las antiguas dependencias en él (pip install -r requirements.txt).

Actualizado: Cambié la respuesta 5 meses después de haber respondido originalmente. El siguiente método es más conveniente y robusto.

Efecto secundario: también arregla el Symbol not found: _SSLv2_method excepción cuando lo haces import ssl en un entorno virtual después de actualizar Python a v2.7.8.

Aviso: Actualmente, esto es solo para Python 2.7.x.

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Si está usando Homebrew Python en OS X, primero deactivate todo virtualenv, luego actualice Python:

brew update && brew upgrade python

Ejecute los siguientes comandos (<EXISTING_ENV_PATH> es la ruta de su entorno virtual):

cd <EXISTING_ENV_PATH>
rm .Python
rm bin/pip{,2,2.7}
rm bin/python{,2,2.7}
rm -r include/python2.7
rm lib/python2.7/*
rm -r lib/python2.7/distutils
rm lib/python2.7/site-packages/easy_install.*
rm -r lib/python2.7/site-packages/pip
rm -r lib/python2.7/site-packages/pip-*.dist-info
rm -r lib/python2.7/site-packages/setuptools
rm -r lib/python2.7/site-packages/setuptools-*.dist-info

Finalmente, vuelva a crear su entorno virtual:

virtualenv <EXISTING_ENV_PATH>

Al hacerlo, los antiguos archivos principales de Python y las bibliotecas estándar (más setuptools y pip) se eliminan, mientras que las bibliotecas personalizadas instaladas en site-packages se conservan y funcionan, tan pronto como están en Python puro. Las bibliotecas binarias pueden o no necesitar ser reinstaladas para funcionar correctamente.

Esto funcionó para mí en 5 entornos virtuales con Django instalado.

Por cierto, si ./manage.py compilemessages no funciona después, intente esto:

brew install gettext && brew link gettext --force

Cómo actualizar la versión de Python para un proyecto virtualenvwrapper existente y mantener el mismo nombre

Estoy agregando una respuesta para cualquiera que use el excelente envoltorio virtual específicamente porque las respuestas existentes no lo hicieron por mí.

Algo de contexto:

• Trabajo en algunos proyectos que son Python 2 y algunos que son Python 3; aunque me encantaría usar python3 -m venvno es compatible con entornos de Python 2
• Cuando empiezo un nuevo proyecto, uso mkproject que crea el entorno virtual, crea un directorio de proyecto vacío y cds en él
• Quiero seguir usando virtualenvwrapper’s workon comando para activar cualquier proyecto independientemente de la versión de Python

Direcciones:

Digamos que su proyecto existente se llama foo y actualmente está ejecutando Python 2 (mkproject -p python2 foo), aunque los comandos son los mismos si se actualiza de 2.x a 3.x, 3.6.0 a 3.6.1, etc. También asumo que actualmente se encuentra dentro del entorno virtual activado.

1. Desactive y elimine el antiguo entorno virtual:

$ deactivate
$ rmvirtualenv foo

Tenga en cuenta que si ha agregado comandos personalizados a los ganchos (p. ej., bin/postactivate) necesitaría guardarlos antes de eliminar el entorno.

2. Guarde el proyecto real en un directorio temporal:

$ cd ..
$ mv foo foo-tmp

3. Cree el nuevo entorno virtual (y el directorio del proyecto) y active:

$ mkproject -p python3 foo

4. Reemplace el directorio del proyecto generado vacío con el proyecto real, vuelva a cambiar al directorio del proyecto:

$ cd ..
$ mv -f foo-tmp foo
$ cdproject

5. Vuelva a instalar las dependencias, confirme la nueva versión de Python, etc.:

$ pip install -r requirements.txt
$ python --version

Si este es un caso de uso común, consideraré abrir un PR para agregar algo como $ upgradevirtualenv / $ upgradeproject a virtualenvwrapper.

Consideremos que el entorno que se quiere actualizar tiene el nombre venv.

1. Requisitos de proveedores de respaldo (opcional)

En primer lugar, haga una copia de seguridad de los requisitos del entorno virtual:

pip freeze > requirements.txt
deactivate
#Move the folder to a new one
mv venv venv_old

2. Instalar Python

Asumiendo que uno no tiene acceso a Sudo, pyenv es una forma confiable y rápida de instalar Python. Para eso, uno debe correr

curl https://pyenv.run | bash

y luego

exec $SHELL

como sugerido aquí.

Si, cuando uno intenta actualizar pyenv

pyenv update

y uno obtiene el error

bash: pyenv: command not found

eso es porque pyenv la ruta no se exportó a .bashrc. Se puede solucionar ejecutando los siguientes comandos:

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bashrc

Luego reinicie el shell

exec "$SHELL"

Ahora uno debe instalar la versión de Python que quiera. Digamos la versión 3.8.3

pyenv install 3.8.3

Se puede confirmar si se instaló correctamente ejecutando

pyenv versions

El resultado debe ser la ubicación y las versiones (en este caso, 3.8.3)

3. Crear el nuevo entorno virtual

Finalmente, con la nueva versión de Python instalada, cree un nuevo entorno virtual (llamémoslo venv)

python3.8 -m venv venv

activarlo

source venv/bin/activate

e instalar los requisitos

pip install -r requirements.txt

Ahora uno debería estar en funcionamiento con un nuevo entorno.

No pude crear un nuevo virtualenv encima del anterior. Pero hay herramientas en pip que hacen que sea mucho más rápido reinstalar los requisitos en un nuevo venv. Pip puede construir cada uno de los elementos en su requirements.txt en un paquete de rueda y almacenarlo en un caché local. Cuando crea un nuevo venv y ejecuta pip install en él, pip usará automáticamente las ruedas preconstruidas si las encuentra. Wheels se instala mucho más rápido que ejecutar setup.py para cada módulo.

Mi ~/.pip/pip.conf se ve así:

[global]
download-cache = /Users/me/.pip/download-cache
find-links =
/Users/me/.pip/wheels/

[wheel]
wheel-dir = /Users/me/.pip/wheels

instalo rueda (pip install wheel), entonces corre pip wheel -r requirements.txt. Esto almacena las ruedas construidas en el directorio de ruedas en mi pip.conf.

A partir de ese momento, cada vez que instale alguno de estos requisitos, los instalará desde las ruedas, lo cual es bastante rápido.