Python的解释器就是Python.exe
看到这个选项没有，这里说是虚拟环境，也就是说这是一个虚拟解释器，它是建立在D盘里面的Python解释器（第二个圆圈）基础之上的，这里的虚拟解释器在我理解来看，其实和缓存差不多，将要用到的东西放到项目文件夹中，用到的时候，直接调用邻近的，这样速度快，如果没有了，再去原解释器（D盘中），寻找需要的东西。
上面提到这种虚拟环境，其实是起到隔离不同版本的Python的效果，virtualenv和conda是两种不同的虚拟隔离环境，当然这些我暂时还没有用到，就先不介绍了，conda用到的是Anaconda
（2）虚拟与基本解释器是否同步？
所以说一切的基础还是在D盘中的Python中，但是两者是同步的吗？
答案是不同步的，我在D盘的Python中安装了numpy模块，但是用虚拟解释器依然报错，只有在虚拟解释器（也就是你解释器的环境下，执行pip install才可以），再次更新一下，两者虽然是不同步的，但是更新下载的时候，只要D盘根解释器已经下载过了，那么虚拟环境中，就不需要联网下载了，可以直接复制D盘的模块，如下图：
上图，是我在D盘Python中下载numpy是，要联网下载关于numpy模块的包，但是我的虚拟解释器那边没有进行更新，但是我在虚拟解释器中下载安装numpy的时候，却非常简单：
如上图所示，没有下载文件，我猜测是直接复制粘贴的D盘中的内容
建议以后先在D盘的Python（我的base interpreter所在位置）安装模块，然后再在虚拟环境中安装，这样以后虚拟环境发生了改变，也可以快速再次安装
补充：虚拟环境
进入虚拟环境：source venv/bin/activate
在这个环境下，用pip install安装的包都会被安装到venv下，系统Python环境不受任何影响。
退出venv环境：deactivate
虚拟环境是Python解释器的一个私有副本，在这个环境中你可以安装私有包，而且不会影响系统中安装的全局Python解释器。
虚拟环境非常有用，可以在系统的Python解释器中避免包的混乱和版本的冲突。为每个程序单独创建虚拟环境可以保证程序只能访问虚拟环境中的包，从而保持全局解释器的干净整洁，使其只作为创建（更多）虚拟环境的源。使用虚拟环境还有个好处，那就是不需要管理员权限。
