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要入坑Python,你居然不懂啥是conda,venv, pyenv ,virtualenv???_conda pyenv

conda pyenv

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

  • Conda是一个开源的包管理系统,可以安装任何语言的包。Conda env是其中的一部分,用于管理环境。
  • 在数据科学社区广泛使用,因为它简单易用,并能处理复杂的依赖关系,特别是在科学计算库中。

示例命令:

# 创建新的Conda环境 myenv
conda create --name myenv

# 激活环境 myenv
conda activate myenv
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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

  • venv是Python 3.3及更高版本内置的模块,用于创建虚拟环境。
  • 轻量级,无需额外安装,适用于基本的Python项目。

示例命令:

# 创建新的venv环境
python3 -m venv myenv

# 激活环境
source myenv/bin/activate
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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

  • pyenv是一个Python版本管理工具,不是包管理器,但可以轻松切换多个Python版本。
  • 在不同项目需要不同Python版本时非常有用。

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
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virtualenv

  • virtualenv是一个非常流行的工具,用于创建隔离的Python环境。
  • 比venv更灵活,允许为任何Python版本创建环境,可与Python 2一起使用。

示例命令:

# 创建新的virtualenv环境
virtualenv myenv

# 激活环境
source myenv/bin/activate
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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:

  • 易用性: Conda env和venv由于简单性而最容易使用。pyenv需要更多的设置,而virtualenv虽然不难使用,但有更多的选项可能会复杂化事务。
  • 灵活性: pyenv和virtualenv提供最大的灵活性。它们允许使用任何Python版本,而Conda env和venv则限制于它们安装的Python版本。
  • 兼容性: Conda env在兼容性方面表现出色。它可以处理复杂的依赖关系,并安装任何语言的包,而其他工具则专注于Python,可能在处理复杂依赖关系时遇到问题。
  • 社区支持: 这四个工具都有强大的社区支持,但由于其特性和易用性,Conda env和virtualenv在数据科学社区中更受欢迎。

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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