本文总结了一些小白在使用Anaconda/venv虚拟环境部署项目时的常见坑，遇到了此类问题的读者可以对照排错，节约时间。

*本文并不致力于介绍Anaconda / venv，也不会详尽罗列其特性、从而比较其优劣；只是在有必要的时候简单提及相关特性，

准备

1.首先要确认项目的依赖项：有哪些包，每个包的最低要求版本。

2.Anaconda 或 venv：这里需要注意的问题，conda安装的包版本往往比pip低，很多包conda安装不了，conda和pip兼容性不是很好。这里给出的建议是对于非机器学习/深度学习项目，或者一些小项目推荐使用Python3自带的venv创建虚拟环境；使用Anaconda前要确认conda资源列表满足项目依赖项；在Anaconda环境下优先使用conda工具下载依赖项。

3.如果项目需要安装python3,可电脑里已经安装了python2，此时，在Win平台下，即使Python3比Python2优先级高(比如两者都配置了环境变量，Python3在用户组，Python2在系统组),输入"python"时还是会指向python2，单独复制出一个"python3"的链接可以解决问题。

问题集

症状：pip install xx -> WindowsError: [Error 145] The directory is not empty.

原因：pip在清理临时精简时因为被其他程序占用而失败。

排错：关掉占用窗口，杀毒软件，以及不知道有什么用途的后台程序。

症状： pip install xx -> error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools"

排错：直接安装最新VC编译工具，推荐使用Win平台下的包管理工具Chocolatey下载。

症状：pip install xx; ipython; import xx -> ModuleNotFoundError: No module named xx

原因：xx这个包是在python3环境里安装的，但ipython是python2下面的。

排错：Python3环境下面同样要安装ipython。

症状：python3 -m venv xx -> [WinError 2] The system cannot find the file specified

排错：重新安装python3。

症状：使用pip安装了各个依赖项的最新版本，即便某个依赖项和其它依赖项不存在兼容问题，它还是会报错。

可能原因：新发布的版本里面有未及时修复的bug。

排错：可以退回到最低要求版本(同样，前提是不会引发兼容性问题)，或者该版本对应系列下面最后一个修复版本。