Conda env vs venv / pyenv / virtualenv / 等
Conda env vs venv / pyenv / virtualenv / etc
要向关于 pyenv、venv、virtualenv 和 virtualenvwrapper 的重要问题和讨论 添加一个问题，有人可以解释一下 conda 环境如何适应这个世界吗？ conda 环境与其他虚拟环境选项的首选用例是什么时候？
更新 2021-0602： 经过研究、体验和谷歌搜索，我发现 this article。它很详细，以我发现的一种有用的方式自以为是，并提供了我正在寻找的一切等等。极力推荐。 Conda 与 venv 完全不同。
原答案
经过研究和尝试，这是我的发现，特别关注 conda 环境和 venv 之间的区别：
- 高水平，conda 环境和 venv 之间没有太大区别。没有大的性能差异、设置时间差异、复制差异等
- 使用其中一种的决定应主要取决于个人喜好和工作惯例（例如，如果您的工作对所有内容都使用 venv，则使用 venv 而不是 conda 环境可能更有意义。）
有一些差异值得指出：
- Conda 环境可以为 python 和 R 设置环境，所以如果你在这两个 conda 之间切换可能更可取，所以你只需要学习一套 tools/conventions.
- Conda 环境都存储在一个文件夹中。这有利有弊：
- 专业版：您可以轻松查看您创建的所有环境。
- 专业人士：您可以为多个项目重复使用一个环境（例如，我有一个“财务”环境，它适用于我所有与财务相关的项目。）
- 缺点：您必须以不同方式命名所有环境，并记住这些名称（或查找它们）。
- 缺点：将该环境存储在您创建的项目文件夹中更麻烦。这意味着您需要记住哪个环境与哪个项目相关，并且您不能简单地 cd 进入项目文件夹，然后激活存储在该文件夹中的通用名称 'env'。
对于我正在进行的编程类型，我发现 conda 环境很有帮助。我可以很容易地看到 venv 是更好选择的用例。
最后，Conda 既是环境管理器，又是像 PIP 一样的包管理器。 Useful comparison table here.
简而言之，如果您还没有强烈的偏好，conda 比 venv 或 pip 更健壮，可以与 pip 结合使用，并且可能是更好的默认选项。也就是说，如果您已经有强烈的偏好，则意味着您可能已经知道如何做自己想做的事，因此不太值得改变。
要向关于 pyenv、venv、virtualenv 和 virtualenvwrapper 的重要问题和讨论
更新 2021-0602： 经过研究、体验和谷歌搜索，我发现 this article。它很详细，以我发现的一种有用的方式自以为是，并提供了我正在寻找的一切等等。极力推荐。 Conda 与 venv 完全不同。
原答案 经过研究和尝试，这是我的发现，特别关注 conda 环境和 venv 之间的区别：
- 高水平，conda 环境和 venv 之间没有太大区别。没有大的性能差异、设置时间差异、复制差异等
- 使用其中一种的决定应主要取决于个人喜好和工作惯例（例如，如果您的工作对所有内容都使用 venv，则使用 venv 而不是 conda 环境可能更有意义。）
有一些差异值得指出：
- Conda 环境可以为 python 和 R 设置环境，所以如果你在这两个 conda 之间切换可能更可取，所以你只需要学习一套 tools/conventions.
- Conda 环境都存储在一个文件夹中。这有利有弊：
- 专业版：您可以轻松查看您创建的所有环境。
- 专业人士：您可以为多个项目重复使用一个环境（例如，我有一个“财务”环境，它适用于我所有与财务相关的项目。）
- 缺点：您必须以不同方式命名所有环境，并记住这些名称（或查找它们）。
- 缺点：将该环境存储在您创建的项目文件夹中更麻烦。这意味着您需要记住哪个环境与哪个项目相关，并且您不能简单地 cd 进入项目文件夹，然后激活存储在该文件夹中的通用名称 'env'。
对于我正在进行的编程类型，我发现 conda 环境很有帮助。我可以很容易地看到 venv 是更好选择的用例。
最后，Conda 既是环境管理器，又是像 PIP 一样的包管理器。 Useful comparison table here.
简而言之，如果您还没有强烈的偏好，conda 比 venv 或 pip 更健壮，可以与 pip 结合使用，并且可能是更好的默认选项。也就是说，如果您已经有强烈的偏好，则意味着您可能已经知道如何做自己想做的事，因此不太值得改变。