什么'；对于Django项目，在不同的计算机系统上使用不同的pipenv环境是正确的方法吗？

希望这不是一个太愚蠢的问题，关于在不同的计算机系统上为同一个Django项目使用pipenv。这个场景是，我在一台笔记本电脑上使用pipenv和一个测试Django项目，一切都很好，使用VS代码，并且在VS代码中为Python环境使用适当的pipenv环境

然而，这个项目在Dropbox中，所以当我使用不同的笔记本电脑时，我有时会这样做，一台是我的工作笔记本电脑，另一台是我在家里的个人笔记本电脑，我可以在我离开的地方处理同一个项目。所以你可以推断出我的问题

我在Django项目的工作笔记本电脑上使用pipenv环境A。但是，当我在家里的个人笔记本电脑上用VS代码打开项目时，我必须不断指定要使用的正确pipenv环境，这显然与我工作笔记本电脑上的不同

也许我不应该以这种方式工作，应该只为项目使用一台笔记本电脑，但我想其他人以前也用类似的设置做过同样的工作

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对于同一个Django项目，在不同的机器上使用不同的pipenv环境，是否有一种“适当”的方法来实现这一点？我是否也应该通过pipenv环境复制到每台机器上？还是我缺少了一些非常简单的东西？

首先，使用版本控制。（git是当今的事实标准，有很多服务可供选择）

对于使用pipenv，您希望将Pipfile和Pipfile.lock保存在存储库中（这些是您应该在系统之间复制的与环境相关的唯一文件）

然后，通过使用

pipenv-sync

或

pipenv-sync--dev

（安装特定于开发人员的要求），在需要的每台机器上构建本地环境

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因此，相关的virtualenv将在您开发项目的每个系统上创建。

哦，哇，太棒了，谢谢您提供的信息！我想是一些简单的事情让我困惑。我还不熟悉用Python来使用虚拟环境，这是完全有道理的。没问题，pipenv文档在某些地方解释了这一点，但是文档站点似乎已经关闭了。