virtualenv virtualenv (http://virtualenv.pypa.io/en/latest/)尝试改进 venv. 它提供的功能更多,速度更快,功能更强大。最重要的命令与 venv 基本一样: # 创建一个新环境 virtualenv <env_name> # 启用这个环境 . <env_name>/bin/activate # 关闭这个环境 deactivate 包管理 pyproject.toml 在我们讨论打包之前...
在机器学习领域,业界公认Anaconda要比Virtualenv好,特别是在Windows(和MacOS)系统上,Anaconda解决了很多底层依赖问题,使得通过Anaconda为在Windows上构建虚拟环境会顺畅很多(比用Virtualenv遇到的问题要少)。就个人而言,我早期的想法是:最好只使用Virtualenv一种工具构建所有的Python项目环境,保持一致的虚拟环境使用习惯和体验。
1、anaconda一般用于计算领域，普通的web等领域还是用virtualenv比较方便 2、conda能实现virtualenv一样的效...
virtualenv 是一个虚拟环境管理器,作为非数据科学领域的开发者来说是很实用的。它可以让你每个项目甚至每个脚本配置一个自定义的Python解释器环境,这最大的好处是可以不污染开发环境。可以通过pip install virtualenv安装。 如果说venv是虚拟环境管理器,pip是包管理器,那么conda则是两者的结合。 conda虚拟环境是独立于操...
virtualenv和conda区别是: virtualenv(venv)是一个虚拟环境管理器,作为非数据科学领域的开发者来说是很实用的。它可以让你每个项目甚至每个脚本配置一个自定义的Python解释器环境,这最大的好处是我可以不污染开发环境; conda每个虚拟环境不会占用项目文件夹的空间,它创建在用户设定的一个位置,这使得多个项目共享一个虚拟...
virtualenv 将会为它自己的安装目录创建一个环境,这并不与其他virtualenv 环境共享库;同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。 pip 与 conda 比较 依赖项检查 pip:不一定会展示所需其他依赖包。安装包时或许会直接忽略依赖项而安装,仅在结果中提示错误。 conda:列出所需其他依赖包。安装包时自动安装其依赖项。
Tips:其实虚拟环境好处也确实比较多,会给我们项目的开发带来许多的好处,但是初学者,建议还是不要这么折腾,我们的首要目的是更快的掌握更多的知识,研究virtualenv会花费一些额外的经历,而且意志不强的同学很容易遭受打击,但是这个优点我们还是要记下来的方便以后要用的时候能很快的想起。
创建虚拟环境的常见工具包括venv和virtualenv。然而,尽管Python虚拟环境非常适合Python项目,但它主要针对的是Python,对于其他语言(如R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、FORTRAN等)的支持有限。相比之下,Conda是一个更为通用的包管理器,它不仅支持Python,还包括其他多种语言和包。Conda是Anaconda发行版的一...
之前专门整理过Conda、pip及virtualenv三者比较，截取过来：conda可同时管理python的包及环境；pip只能管理包...