virtualenv能够很好的完成虚拟环境的搭建和python版本的管理,但是跨平台的使用不太一致,且有时候处理包之间的依赖总存在问题 pip能够很好的完成包的管理,但是仍然推荐pipenv,相当于virtualenv和pip的合体,且更加强大。 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、Ma...
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...
Conda和Virtualenv是两种广泛使用的工具,它们可以帮助开发者在不同的项目之间创建隔离的环境,从而避免包依赖冲突。尽管两者目标相似,但在使用、功能和灵活性方面,它们存在一些关键的差异。 创建环境的方式:Virtualenv是基于特定Python版本的独立环境,如果你本地安装的Python版本是3.5,那么创建出来的虚拟环境就是基于3.5版本的...
virtualenv : 太老,除非你还在使用python 2,否则不推荐。 venv : python自带的虚拟环境管理,简单是它的优势,也是它的劣势。 只能创建虚拟环境,不能指定系统不存在的python环境版本,不能管理系统中的环境列表(例如选择一个已经创建好了的虚拟环境)。 venv的虚拟环境默认是存放在项目文件夹里的,这会影响项目文件的管...
1. **virtualenv**:`virtualenv` 是最早出现的Python虚拟环境管理工具之一,由 Ian Bicking 于2007年开发。它通过创建一个独立的Python环境来隔离项目依赖,极大地简化了多项目开发的管理。尽管 `virtualenv` 功能强大且稳定,但其使用过程相对繁琐,需要手动激活和退出虚拟环境。 2. **venv**:为了简化虚拟环境的管理,...
拒绝conda, 用virtualenv构建多版本的python开发环境 本文章转载自公众号 “生信码农笔记(ID:bio-coder)”,已获得原作者授权。 1. 不喜欢用 conda 特别不喜欢bioconda,miniconda,Anaconda这一类的号称安装包与环境管理系统,尤其不喜欢安装在服务器上。因为后面安装其他软件的时候很可能就会因为conda中的某个软件包而...
使用virtualenv # 创建一个名为 myenv 的虚拟环境virtualenv myenv# 创建虚拟环境 1. 2. 使用Conda # 创建一个名为 conda_env 的 Conda 环境conda create--nameconda_envpython=3.8# 创建 Conda 环境并指定 Python 版本 1. 2. 3. 激活虚拟环境
Virtualenv和conda建立python虚拟环境 1. Virtualenv创建虚拟环境 1.1创建环境: sudo apt install python3-virtualenv# 安装 virtualenvvirtualenv -p /usr/bin/python3.5 myVENV /usr/bin/python3.5:是python语言版本的路径。在window下python语言版本的路径要加上后缀exe,如E:\studySoftware\python39\python.exe...
使用conda创建虚拟环境 首先打开Anaconda Prompt,这个与cmd命令行类似,打开之后直接是运行了anaconda基础的虚拟环境。 打开之后 这就算打开了anaconda自带的base虚拟环境。cmd也可以运行这个,只不过麻烦一点,先找到anaconda安装目录,找到Scripts文件夹,运行activate激活虚拟环境就进入anaconda了,下面是用cmd命令行打开的 ...
简短的回答是,你只需要 conda。 Conda 在一个包中有效地结合了 pip 和 virtualenv 的功能,因此如果您使用 conda,则不需要 virtualenv。 您会惊讶于 conda 支持多少包。如果还不够,可以在conda下使用pip。 这是一个链接到比较 conda、pip 和 virtualenv 的 conda 页面: https://docs.conda.io/projects/conda/...