Python中用于创建和管理虚拟环境的工具有多种，以下是一些常用的虚拟环境管理工具：
virtualenv
安装：使用`pip install virtualenv`进行安装。
创建虚拟环境：使用`virtualenv [环境名称]`命令创建。
特点：支持Python 2.7和Python 3.x，创建独立的Python运行环境。
venv
内置于Python 3.3及以上版本。
创建虚拟环境：使用`python -m venv [环境名称]`命令创建。
特点：轻量级，与系统中安装的Python相互隔离。
conda
安装：通常随Anaconda发行版一起安装。
创建虚拟环境：使用`conda create -n [环境名称] python=[版本号]`命令创建。
特点：适合数据科学和机器学习领域，包含许多科学计算库。
pipenv
安装：使用`pip3 install pipenv`进行安装。
创建虚拟环境：使用`pipenv install`命令自动创建`Pipfile`和`Pipfile.lock`文件。
特点：结合了`pip`和`virtualenv`的功能，便于包管理。
Poetry
安装：使用`pip install poetry`进行安装。
创建虚拟环境：使用`poetry config virtualenvs.create --local --unset`重置配置，或使用`poetry install`安装依赖。
特点：将依赖管理整合到`pyproject.toml`文件中，支持开发依赖。
Anaconda环境
特点：包含Python解释器和许多科学计算库，适合数据科学和机器学习领域。
PyCharm环境
特点：由JetBrains公司开发，功能全面，适合大型项目的开发和维护。
IDLE环境
特点：Python自带的集成开发环境，适合学习和小型项目的开发。
虚拟环境的作用类似于JavaScript项目中的`node_modules`文件夹，存放项目的依赖包，同时包含可执行文件和Python解释器。使用虚拟环境可以隔离不同项目的依赖，避免版本冲突，并确保项目依赖的一致性