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现在玩AI的人越来越多,开源项目层次不穷,但是不同项目,对python的版本要求也好,依赖库也好,彼此的兼容性都非常难控制。所以在学AI项目之前,你不得先把环境这事情默默清楚,否则多装几个项目你试试。
环境管理是什么?
在深入比较之前,让我们了解一下什么是环境管理。在Python中,环境类似于一个隔离的工作空间,具有自己的库集和Python版本。这种隔离可以防止不同项目之间可能需要不同库版本甚至不同Python版本的冲突。
Conda env
示例命令:
# 创建新的Conda环境 myenv
conda create --name myenv
# 激活环境 myenv
conda activate myenv
基本上就是创建,激活,我基本上会在一个大项目,就开创一个conda环境
venv
示例命令:
# 创建新的venv环境
python3 -m venv myenv
# 激活环境
source myenv/bin/activate
轻量级的,基本上开源项目会自带用这个venv,我比较喜欢先开一个conda,然后再用venv,虚拟中的虚拟
pyenv
示例命令:
# 安装特定的Python版本
pyenv install 3.8.0
# 设置目录的Python版本
pyenv local 3.8.0
virtualenv
示例命令:
# 创建新的virtualenv环境
virtualenv myenv
# 激活环境
source myenv/bin/activate
比较
在比较这些工具时,根据以下几个关键因素进行了比较:
选择合适的环境管理工具取决于您的需求。如果需要一个简单易用的工具,venv可能是最佳选择。如果涉及复杂的依赖关系,Conda env是一个不错的选择。如果需要在不同Python版本之间切换,请考虑使用pyenv或virtualenv。
最好的工具是符合项目需求并使开发过程更顺畅的工具。尝试使用这些工具,并选择最适合您的工具。
以上就是“要入坑Python,你居然不懂啥是conda,venv, pyenv ,virtualenv???”的全部内容,希望对你有所帮助。
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