Virtualenv是Python的虚拟环境管理工具,而conda是Anaconda的环境管理工具。它们的区别在以下几个方面: 1. 包管理方式不同:Virtualenv使用pip管理Python包,而conda使用conda包管理器。 2. 环境隔离方式不同:Virtualenv使用Python自带的虚拟环境隔离机制,而conda在隔离环境时会包含各个环境所需要的系统级依赖。 3. 适用范围...
文章目录PyCharm使用Virtualenv和CondaVirtualenvEnvironment参考文档配置Virtual Environment新建Project在VirtualenvEnvironment中工作对应命令CondaEnvironment参考文档安装Miniconda或Anaconda使用国内Conda镜像配置CondaEnvironment:新建Project在Con... Python虚拟环境(pipenv、venv、conda一网打尽)[通俗易懂] weixin_42118352的博客 03...
结果当在Pycharm里选择解释器环境(Add Python Interpreter)的时候,好多篇文章都选的是那个Virtualenv Environment,特别是当我注意到下面还有个Conda Environment的选项之后,整个人都迷茫了……我就想,Conda Environment不正应该是Pycharm对Anaconda做的适配吗?
4.左侧有4种选择:Virtualenv Environment、Conda Environment、System Interpreter、Pipenv Environment ①其中System Interpreter如字面意思,系统里安装的本地Python作为解释器,一般很少用,不推荐; ②Pipenv Environment,只知道pip包的一个管理模块,不了解; ③说一下Virtualenv Environment和Conda Environment。网上其实有很多资料...
1.创建Conda环境: 在PyCharm中创建Conda环境,首先需要确保已经安装了Anaconda或者Miniconda,并将其添加到系统的PATH中。然后,在“Settings”->“Project”->“Project Interpreter”中,点击右侧的设置按钮,选择“Add”。在弹出的窗口中,选择“Conda Environment”,然后在“Environment location”中选择或输入Conda环境的路径...
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。
我们的维恩图显示了可用于 Python 版本管理的工具:pyenv, conda, rye 和 PyFlow。我们将首先在单独的部分中查看 pyenv 并考虑多用途工具。 Python 自带一个单一用途的工具,可让您安装和管理 Python 版本:pyenv!Pyenv 很容易使用。最重要的命令如下: # 安装特定版本的 Python ...
使用virtualenv可以创建一个独立的Python环境,并在其中安装需要的库和依赖。 1.安装virtualenv 在PyCharm中选择“Preferences”(macOS)或“Settings”(Windows和Linux),然后选择“Python Interpreter”,点击右上角的齿轮图标,选择“Add...”来添加新的Python解释器。在弹出的窗口中,选择“Virtualenv Environment”,然后点击...
venv: Python 3.3及以上版本内置的模块，可以创建轻量级的虚拟环境。使用python -m venv /path/to/new/virtual/environment命令即可创建一个新的虚拟环境。virtualenv: 一个独立的第三方工具，比venv更早提供虚拟环境的支持。它允许在不同版本的Python解释器之间切换，且具有更丰富的功能。conda: 一个开源的包、依赖...
Conda:更适合科学计算、数据分析等需要复杂环境配置的项目。它不仅能管理Python环境,还能管理R语言的虚拟环境,并且拥有自己的仓库,可以安装非PyPI上的包。 virtualenv:适合轻量级项目和简单的依赖关系管理。它创建的虚拟环境相对较轻量,独立于具体包管理工具,如pip。