虚拟环境之前一直用 conda 后来环境越来越多, pycharm 启动后会扫描一遍全部环境 很慢
这段时间才用官方文档中 推荐的 venv
Virtualenv 用的很少, 但是发现 venv 创建的虚拟环境 pip 默认是与其绑定的版本 不是最新的
用回 Virtualenv 查看文档的安装命令 用到了 pipx
pipx install virtualenv
看了下官网 个人理解是 pipx 多于与 cli 直接执行包 安装在一个虚拟环境 但是还全局可用
不是很理解这样有什么作用 可能是编写包的时候用到?
既然 pipx 可以建立虚拟环境那么 virtualenv 又?
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chizuo 2020-04-16 22:29:27 +08:00
这个 pipx 很少见啊。。我记得 virtualenv 也可以指定版本 x,但要求你已经至少存在 x 了。
virtualenv venv --python=x |
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Kobayashi 2020-04-16 23:54:43 +08:00 5
pipx 主要目的是把命令行程序装到里边隔离起来,然后默认 link 到 ~/.local/bin. 比如一些常见的命令行工具:youtube-dl, you-get, etc. pipx 其实就是对于 venv 的封装(因为它文档里写着不支持 3.5 以及以前版本)。每一个命令(包、库)一个虚拟环境,方便升级、卸载。没人用这玩意儿做开发环境管理,因为它根本就不是被定位成干这个的。
venv, virtualenv 属于基本没人用的环境管理,我只是在部署时用用 venv,因为它是内置库。venv, virtualenv 缺点:只支持虚拟环境管理,不能安装管理不同版本 Python ;创建出来的虚拟环境位置分散在各个项目中,不能统一管理(主要是删除)。 virtualenv (第三方库) 比 venv (标准库)出生早,功能基本被后者代替。唯一使用 virtualenv 而不是 venv 的理由是 venv 在 3.6 后才可用。 在 virtualenv 之后发展出了 virtualenvwrapper,唯一改进就是把所有虚拟环境统一创建在一个目录下。这样方便删除不用的环境。如果放在各个项目里时间一长容易忘记。 pyenv, conda 既能够管理虚拟环境,也能管理 Python (下载、安装不同版本 Python,virtualenv 只能指定使用哪个现存 Python 创建虚拟环境)。虚拟环境放在一个统一的位置。 conda 与 pyenv 不同的是,conda 还是包管理工具(对比 pip )。conda 自己提供了编译好的包和 Python,主要解决的是非*nix 平台的依赖编译问题。个人认为不是 Windows 平台、不搞科学计算,不需要这个工具。(另外千万不要同时使用 conda install, pip install 安装包,这是 2 套不同的机制) pyenv 只能在*nix 使用,属于 rbenv, pyenv, nodenv 家族产品(插一句,SB NVM 滚出),其安装 Python 基于源码编译安装。我最喜欢的是这个工具的虚拟环境切换方式,基于 shim 。与前边所有工具不同点在于,不需要每次使用前手动切换环境,如 conda activate myenv 。通过 shim 机制,pyenv/rbenv/nodenv 将 python 可执行程序版本的判断延迟到了运行前(它的决定机制参见其文档,这里不细说了)。实际由 ~/.pyenv/shims/python 决定该使用哪个环境的 python,从而实现进入目录自动切换 python/虚拟环境。 另外,这么大人了,也该学会搜索了。 参考 What is the difference between venv, pyvenv, pyenv, virtualenv, virtualenvwrapper, pipenv, etc? https://stackoverflow.com/a/41573588/5101148 |
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zhustec 2020-04-17 09:48:38 +08:00 1
- 怎么安装 Python ?
- 先安装 virtualenv - 怎么安装 virtualenv ? - 先安装 Python |