python 虚拟环境venv、pipenv、poetry、conda如何选择?

编辑于 2024-03-07 04:47:31 阅读 203

Install Poetry

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

https://python-poetry.org/docs/#installing-with-the-official-installer

别名

cuiwei@weideMacBook-Pro ~ % cat ~/.bashrc
alias poetry='~/.local/bin/poetry'

区别

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理。

pipenv

requests库作者Kenneth Reitz大神的作品。但pipenv并不稳定,例如,如果你运行pip install …两次,结果可能不一样,pipenv曾承诺解决这个问题,但实际上,它只是多次尝试运行pip install <单个包>,直到结果看起来差不多符合规范。显然,这样的方式更慢,但最终问题依然存在。

anaconda / conda

如果是科学计算的新手,推荐使用,但:

anaconda实在过于臃肿,它的安装包里包括了众多科学计算会用到的packages,安装后动辄5-6个G。 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

唯一的真神。poetry没有上述缺点,同时轻便强大。

poetry使用pyproject.toml 和 poetry.lock文件来管理依赖,类似于JavaScript/Node.js的Npm和Rust的Cargo,这俩都是非常成熟好用的依赖管理方案。 poetry本身并不具有管理Python解释器的功能,推荐和pyenv/pyenv-win使用,可以轻松下载和设置不同版本的Python解释器。 poetry的缺点可能是较为复杂,上手困难。由于poetry严格的依赖管理策略,你可能会在安装依赖包时遇到更多的问题。 在国内,poetry还有另一个缺点,无法设置全局镜像源,只可针对单个项目设置镜像源。

pip

你应该仅使用pip来安装poetry,就像IE的唯一用途是下载Chrome。

转自

https://zhuanlan.zhihu.com/p/663735038

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