Venv：Python 的原生虚拟环境管理 Venv很简单，只专注于创建隔离的 Python 环境。Venv很轻量，它是 Python 标准库的一部分，只要安装了Python就可以使用了。Venv是只服务于Python的。Conda：跨平台指挥者 多功能性： Conda 可以管理包和环境。它可以处理多种语言并且不限于Python。强大的包管理：可以安装Python包，也...
venv是Python自带的虚拟环境管理工具,通过venv模块可以创建、激活和切换虚拟环境。每个虚拟环境都是一个独立的文件夹,包含一个Python解释器、pip包管理器和其他相关文件。使用venv创建的虚拟环境会占用项目文件夹的空间,而且venv命令行使用具有局限性。相比之下,conda是一个更加强大的虚拟环境管理工具,支持Python、R、Java...
pyenv 目前已经成为 Python 开发者创建虚拟环境的首选工具之一。5、Conda Conda 是由 Anaconda 出品的命令...
anaconda有个不包含packages的版本,叫miniconda,但miniconda仍然存在安装依赖库过于激进的问题,安装同样的packages,conda总会比别的包管理器安装更多的“依赖包”,即便有的“依赖包”并不是必须,这会导致你的项目出现不必要的膨胀。 同时,conda的packages列表“conda list”还存在和“pip list”不一致的问题。 poetry: ...
对于小项目容易变成杀鸡用牛刀 学习曲线相对来说略陡。Conda 使用场景：适合数据科学、科学计算，以及需要...
相比conda,venv的功能较为单一,不支持多语言环境和复杂的依赖管理。 跨平台支持较弱: venv主要针对 Python 项目,对于需要跨平台支持的项目,conda可能是更好的选择。 缺少预编译包: venv依赖pip安装包,对于某些复杂的依赖关系,可能需要手动解决依赖问题,而conda提供了丰富的预编译包,安装和更新依赖更加高效。
许多工具允许用户创建和管理环境。它们是:venv, virtualenv, pipenv, conda, pdm, poetry, hatch, rye 和 PyFlow。其中只有两个是单一用途工具:venv和 virtualenv。让我们先来看看这两个: venv venv(http://docs.python.org/3/library/v…) 是用于创建虚拟环境的内置 Python 包。最重要的命令如下: ...
venv 是 Python 自带的虚拟环境工具，它简单易用，对于一些小型项目和初学者来说是个不错的选择。但它的功能相对较为基础，在处理复杂的依赖关系和跨平台环境时可能会显得力不从心。Conda 则以其强大的跨平台和多语言支持脱颖而出。它不仅能够管理 Python 环境，还能处理其他语言的依赖。对于需要在不同操作系统和...
许多工具允许用户创建和管理环境。它们是:venv, virtualenv, pipenv, conda, pdm, poetry, hatch, rye 和 PyFlow。其中只有两个是单一用途工具:venv 和 virtualenv。让我们先来看看这两个: venv venv(docs.python.org/3/library/v…) 是用于创建虚拟环境的内置 Python 包。最重要的命令如下: ...
conda 支持Python、R、Java、JavaScript、C等多种开发语言的包、依赖和环境管理工具,能运行在Windows、MacOS、Linux多个平台,可以在本地轻松创建、保存、切换环境。当安装anaconda时,会自动安装conda工具。 Python Launcher for Windows Python 从3.3版本开始,在 Windows 系统中自带了一个py.exe启动工具。如果你是使用 ...