pyenv、virtualenv、anaconda 有什么区别？
What is the difference between pyenv, virtualenv, anaconda?
我是一名 ruby 程序员，正在努力学习 python。我对 pyenv 非常熟悉，因为它就像是 rbenv 的复制和粘贴。 Pyenv 有助于允许在系统中拥有多个版本的 python，并且还可以在不接触系统敏感部分的情况下隔离 python。
我想每个 python 安装都带有 pip 包。我仍然不明白的是，有很多好的 python 库建议使用这个 virtualenv 和 anaconda。我什至可以找到 pyenv 的 virtualenv 插件。
现在我对这两个 pyenv 和 virtualenv 的用途感到困惑。
更糟的是在 pyenv 里面有一个 virtualenv 插件。
我的问题是：
- pyenv 和 virtualenv 有什么区别？
- 在pyenv和virtualenv中使用pip命令有什么不同吗？
- 这个 pyenv virutalenv 是做什么的？
非常感谢您的示例解释。
编辑：这里也值得一提 pip，因为 conda 和 pip 具有与该主题相关的相同点和不同点.
pip：Python 包管理器。
- 您可能会认为
pip 相当于 python ruby gem 命令
默认情况下，pip 不包含在 python 中。- 您可以使用 homebrew 安装 Python，这将自动安装 pip：
brew install python
- OSX 的最终版本默认不包含 pip。要将 pip 添加到 mac 系统的 python 版本，您可以
sudo easy_install pip
- 您可以使用 PyPI: The Python Package Index
查找和发布 python 包
- requirements.txt 文件相当于 ruby
gemfile
- 要创建需求文本文件，
pip freeze > requirements.txt
- 请注意，此时，我们已经在我们的系统上安装了 python，并且我们创建了一个 requirements.txt 文件，其中概述了已安装的所有 python 软件包你的系统。
pyenv: Python 版本管理器
- From the docs：pyenv 让您可以轻松地在 Python 的多个版本之间切换。它简单、不引人注意，并遵循 UNIX 的单一用途工具的传统，即做好一件事。这个项目是从 rbenv 和 ruby-build 派生出来的，并针对 Python.
进行了修改
- 很多人hesitate to use python3。
- 如果您需要使用不同版本的 python，
pyenv 可让您轻松管理。
虚拟环境：Python环境管理器。
- From the docs: 要解决的基本问题是依赖关系和版本，以及间接权限。假设您有一个应用程序需要 LibFoo 版本 1，而另一个应用程序需要版本 2。您如何同时使用这两个应用程序？如果您将所有内容安装到 /usr/lib/python2.7/site-packages（或您平台的标准位置），很容易导致您无意中升级了不应升级的应用程序。
- 要创建
virtualenv，只需调用 virtualenv ENV，其中 ENV 是放置新虚拟环境的目录。
- 要初始化
virtualenv，您需要 source ENV/bin/activate。要停止使用，只需调用 deactivate.
- 激活
virtualenv 后，您可以通过 运行 pip install -r 针对项目的 requirements.txt 文件安装工作区的所有包要求。
Anaconda：包管理器 + 环境管理器 + 其他科学库。
- From the docs：Anaconda 4.2.0 包括 Python（2.7.12、3.4.5、and/or 3.5.2）的简单安装和更新超过 100 个预构建和测试的科学和分析 Python 包，包括 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 和 IPython，还有超过 620 个包可通过简单
conda install <packagename>
- 作为网络开发人员，我还没有使用过 Anaconda。它是 ~3GB，包括所有包。
- 有一个精简的
miniconda 版本，这似乎比使用 pip + virtualenv 更简单，尽管我没有使用它的经验个人。
- 虽然
conda 允许您安装包，但这些包与 PyPI 包是分开的，因此您可能仍需要额外使用 pip，具体取决于您需要安装的包类型。
另请参阅：
- conda vs pip vs virtualenv（来自 anaconda 的文档部分）
- the difference between pip and conda（计算器）
（计算器）
简单类比：
- pyenv ~ rbenv
- pip ~ 捆绑器
- 虚拟环境 ~ rvm 中的 gemset。这可以在没有 gemset 的情况下直接由 bundler 管理。
因为我使用 python3，所以我更喜欢名为 venv 的 python3 内置虚拟环境。 venv简单易用。我建议你阅读它的官方文档。该文档简短明了。
在 ruby 中，我们实际上并不需要虚拟环境，因为捆绑程序会处理它。 virtual env 和 bundler 都很棒，但是，他们有不同的解决方案来解决同样的问题。
简单说明：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html#conda-vs-pip-vs-virtualenv-commands
如果你以前使用过pip和virtualenv，你可以使用conda执行所有相同的操作。
- Pip 是一个包管理器
- virtualenv 是一个环境管理器
- Conda 兼具
我是一名 ruby 程序员，正在努力学习 python。我对 pyenv 非常熟悉，因为它就像是 rbenv 的复制和粘贴。 Pyenv 有助于允许在系统中拥有多个版本的 python，并且还可以在不接触系统敏感部分的情况下隔离 python。
我想每个 python 安装都带有 pip 包。我仍然不明白的是，有很多好的 python 库建议使用这个 virtualenv 和 anaconda。我什至可以找到 pyenv 的 virtualenv 插件。
现在我对这两个 pyenv 和 virtualenv 的用途感到困惑。 更糟的是在 pyenv 里面有一个 virtualenv 插件。
我的问题是：
- pyenv 和 virtualenv 有什么区别？
- 在pyenv和virtualenv中使用pip命令有什么不同吗？
- 这个 pyenv virutalenv 是做什么的？
非常感谢您的示例解释。
编辑：这里也值得一提 pip，因为 conda 和 pip 具有与该主题相关的相同点和不同点.
pip：Python 包管理器。
- 您可能会认为
pip相当于 python rubygem命令
默认情况下， pip不包含在 python 中。- 您可以使用 homebrew 安装 Python，这将自动安装 pip：
brew install python - OSX 的最终版本默认不包含 pip。要将 pip 添加到 mac 系统的 python 版本，您可以
sudo easy_install pip - 您可以使用 PyPI: The Python Package Index 查找和发布 python 包
- requirements.txt 文件相当于 ruby
gemfile - 要创建需求文本文件，
pip freeze > requirements.txt - 请注意，此时，我们已经在我们的系统上安装了 python，并且我们创建了一个 requirements.txt 文件，其中概述了已安装的所有 python 软件包你的系统。
pyenv: Python 版本管理器
- From the docs：pyenv 让您可以轻松地在 Python 的多个版本之间切换。它简单、不引人注意，并遵循 UNIX 的单一用途工具的传统，即做好一件事。这个项目是从 rbenv 和 ruby-build 派生出来的，并针对 Python. 进行了修改
- 很多人hesitate to use python3。
- 如果您需要使用不同版本的 python，
pyenv可让您轻松管理。
虚拟环境：Python环境管理器。
- From the docs: 要解决的基本问题是依赖关系和版本，以及间接权限。假设您有一个应用程序需要 LibFoo 版本 1，而另一个应用程序需要版本 2。您如何同时使用这两个应用程序？如果您将所有内容安装到 /usr/lib/python2.7/site-packages（或您平台的标准位置），很容易导致您无意中升级了不应升级的应用程序。
- 要创建
virtualenv，只需调用virtualenv ENV，其中ENV是放置新虚拟环境的目录。 - 要初始化
virtualenv，您需要source ENV/bin/activate。要停止使用，只需调用deactivate. - 激活
virtualenv后，您可以通过 运行pip install -r针对项目的requirements.txt文件安装工作区的所有包要求。
Anaconda：包管理器 + 环境管理器 + 其他科学库。
- From the docs：Anaconda 4.2.0 包括 Python（2.7.12、3.4.5、and/or 3.5.2）的简单安装和更新超过 100 个预构建和测试的科学和分析 Python 包，包括 NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib 和 IPython，还有超过 620 个包可通过简单
conda install <packagename> - 作为网络开发人员，我还没有使用过 Anaconda。它是 ~3GB，包括所有包。
- 有一个精简的
miniconda版本，这似乎比使用pip+virtualenv更简单，尽管我没有使用它的经验个人。 - 虽然
conda允许您安装包，但这些包与 PyPI 包是分开的，因此您可能仍需要额外使用 pip，具体取决于您需要安装的包类型。
另请参阅：
- conda vs pip vs virtualenv（来自 anaconda 的文档部分）
- the difference between pip and conda（计算器）
简单类比：
- pyenv ~ rbenv
- pip ~ 捆绑器
- 虚拟环境 ~ rvm 中的 gemset。这可以在没有 gemset 的情况下直接由 bundler 管理。
因为我使用 python3，所以我更喜欢名为 venv 的 python3 内置虚拟环境。 venv简单易用。我建议你阅读它的官方文档。该文档简短明了。
在 ruby 中，我们实际上并不需要虚拟环境，因为捆绑程序会处理它。 virtual env 和 bundler 都很棒，但是，他们有不同的解决方案来解决同样的问题。
简单说明：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html#conda-vs-pip-vs-virtualenv-commands
如果你以前使用过pip和virtualenv，你可以使用conda执行所有相同的操作。
- Pip 是一个包管理器
- virtualenv 是一个环境管理器
- Conda 兼具