是否可以确定当前脚本是否在virtualenv环境中运行？
AFAIK最可靠的方法来检查这个（以及在virtualenv和pip内部使用的方式）是检查sys.real_prefix的存在：
import sys
if hasattr(sys, 'real_prefix'):
#...
在virtualenv中，sys.prefix指向virtualenv目录，而sys.real_prefix指向系统Python的“真实”前缀（通常是/usr或/usr/local或其他一些）。
在virtualenv之外，sys.real_prefix不应该存在。
使用VIRTUAL_ENV环境变量是不可靠的。它由virtualenv activate shell脚本设置，但是通过直接运行virtualenv的bin/（或Scripts）目录中的可执行文件，可以在不激活的情况下使用virtualenv，在这种情况下，将不会设置$VIRTUAL_ENV。
它不是防弹的，但对于UNIX环境来说，简单的测试就像
if run("which python3").find("venv") == -1:
# something when not executed from venv
对我很有用。它比测试某些属性的现有更简单，无论如何，你应该命名你的venv目录venv。
在Windows操作系统中，您会看到以下内容：
C:\Users\yourusername\virtualEnvName\Scripts>activate
(virtualEnvName) C:\Users\yourusername\virtualEnvName\Scripts>
括号表示您实际上处于名为“virtualEnvName”的虚拟环境中。
潜在的解决方案是：
os.access(sys.executable, os.W_OK)
在我的情况下，我真的只想检测我是否可以按原样安装pip项目。虽然它可能不是适用于所有情况的正确解决方案，但请考虑简单地检查您是否具有Python可执行文件位置的写权限。
注意：这适用于所有版本的Python，但如果使用True运行系统Python，也会返回sudo。这是一个潜在的用例：
import os, sys
can_install_pip_packages = os.access(sys.executable, os.W_OK)
if can_install_pip_packages:
import pip
pip.main(['install', 'mypackage'])
尝试使用pip -V（注意大写字母V）
如果您正在运行虚拟环境。它将显示env。的位置路径。
这是Carl Meyer接受的答案的改进。它适用于Python 3和2的virtualenv以及Python 3中的venv模块：
import sys
def is_venv():
return (hasattr(sys, 'real_prefix') or
(hasattr(sys, 'base_prefix') and sys.base_prefix != sys.prefix))
对sys.real_prefix的检查涵盖了virtualenv，非空sys.base_prefix与sys.prefix覆盖venv的平等。
考虑使用如下函数的脚本：
if is_venv():
print('inside virtualenv or venv')
else:
print('outside virtualenv or venv')
以下调用：
$ python2 test.py
outside virtualenv or venv
$ python3 test.py
outside virtualenv or venv
$ python2 -m virtualenv virtualenv2
...
$ . virtualenv2/bin/activate
(virtualenv2) $ python test.py
inside virtualenv or venv
(virtualenv2) $ deactivate
$ python3 -m virtualenv virtualenv3
...
$ . virtualenv3/bin/activate
(virtualenv3) $ python test.py
inside virtualenv or venv
(virtualenv3) $ deactivate
$ python3 -m venv venv3
$ . venv3/bin/activate
(venv3) $ python test.py
inside virtualenv or venv
(venv3) $ deactivate
检查$VIRTUAL_ENV环境变量。
$VIRTUAL_ENV环境变量包含处于活动虚拟环境中的虚拟环境目录。
>>> import os
>>> os.environ['VIRTUAL_ENV']
'/some/path/project/venv'
运行deactivate /离开虚拟环境后，$VIRTUAL_ENV变量将被清除/清空。 Python将引发KeyError，因为环境变量未设置。
>>> import os
>>> os.environ['VIRTUAL_ENV']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/Cellar/python/3.7.3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/os.py", line 678, in __getitem__
raise KeyError(key) from None
KeyError: 'VIRTUAL_ENV'
这些相同的环境变量检查当然也可以在Python脚本之外的shell中完成。
根据http://www.python.org/dev/peps/pep-0405/#specification的virtualenv pep，您可以使用sys.prefix而不是os.environ ['VIRTUAL_ENV']。
sys.real_prefix在我的virtualenv中不存在，与sys.base_prefix相同。
我经常使用几个Anaconda安装的虚拟环境（venv）。此代码段/示例使您可以确定您是否在venv（或您的系统环境）中，并且还需要特定的venv用于您的脚本。
# ----------------------------------------------------------------------------
# Want script to run in Python 3.5 (has required installed OpenCV, imutils, ... packages):
import os
# First, see if we are in a conda venv { py27: Python 2.7 | py35: Python 3.5 | tf: TensorFlow | thee : Theano }
try:
os.environ["CONDA_DEFAULT_ENV"]
except KeyError:
print("\tPlease set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!\n")
exit()
# If we are in a conda venv, require the p3 venv:
if os.environ['CONDA_DEFAULT_ENV'] != "py35":
print("\tPlease set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!\n")
exit()
# See also:
# Python: Determine if running inside virtualenv
# http://stackoverflow.com/questions/1871549/python-determine-if-running-inside-virtualenv
# [ ... SNIP! ... ]
$ python webcam_cv3_v2_fps_v2c.py -n50
Please set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!
$ thee
[Theano in Anaconda Python 2.7 venv (source activate theano-env)]
(theano-env) $ python webcam_cv3_v2_fps_v2c.py -n50
Please set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!
(theano-env) $ tf
[TensorFlow in Anaconda Python 2.7 venv (source activate tf-env]
(tf-env) $ python webcam_cv3_v2_fps_v2c.py -n50
Please set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!
(tf-env) $ p2
[Anaconda Python 2.7 venv (source activate py27)]
(py27) $ python webcam_cv3_v2_fps_v2c.py -n50
Please set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!
(py27) $ p3
[Anaconda Python 3.5 venv (source activate py35)]
(py35) $ python webcam_cv3_v2_fps_v2c.py -n50
current env: py35
processing (live): found 2 faces and 4 eyes in this frame
threaded OpenCV implementation
num_frames: 50
webcam -- approx. FPS: 18.59
Found 2 faces and 4 eyes!
(py35) $ sd
[Anaconda venv deactivate (source deactivate)]
$ python webcam_cv3_v2_fps_v2c.py -n50
Please set the py35 { p3 | Python 3.5 } environment!
$ ## Q.E.D. ;-)
您还可以在bash脚本中使用此方法（例如，必须在特定虚拟环境中运行的脚本）。示例（添加到bash脚本）：
# ----------------------------------------------------------------------------
# Excerpt from: /mnt/Vancouver/Programming/scripts/tf_tb_del.sh ## tf_tb_del: tf_tensorboard_delete
# [bash script run on command-line: calls TensorFlow-related commands, therefore must be run in tf-env venv]
if [ $CONDA_DEFAULT_ENV ] ## << note the spaces (important in bash)!
then
printf '\n\tvenv: tf-env\n'
else
printf '\n\n\t*******************************************************************\n'
printf '\t*** NOTE! Must run this script in tf-env virtual environment! ***\n'
printf '\t*******************************************************************'
exit
fi
## [ ... snip ... ]
要检查你的内部Virtualenv：
import os
if os.getenv('VIRTUAL_ENV'):
print('Using Virtualenv')
else:
print('Not using Virtualenv')
您还可以获得有关您的环境的更多数据：
import sys
import os
print(f'Python Executable: {sys.executable}')
print(f'Python Version: {sys.version}')
print(f'Virtualenv: {os.getenv("VIRTUAL_ENV")}')
你可以做which python，看看它是否指向虚拟环境中的那个。
（编辑）我发现了这种方式，你怎么看待它？ （它还返回venv基本路径，甚至可用于检查env变量的readthedocs）：
import os
import sys
from distutils.sysconfig import get_config_vars
def get_venv_basedir():
"""Returns the base directory of the virtualenv, useful to read configuration and plugins"""
exec_prefix = get_config_vars()['exec_prefix']
if hasattr(sys, 'real_prefix') is False or exec_prefix.startswith(sys.real_prefix):
raise EnvironmentError('You must be in a virtual environment')
return os.path.abspath(get_config_vars()['exec_prefix'] + '/../')