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这是一个创建于 353 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
感觉 conda 不太好用，随便创建一个环境都比较大（个人感觉
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infun 353 天前
比较大是指什么？ 有没有指定 python=3.xx
不指定的话 可能把 base 装的都带进去 |
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chiaf 353 天前
visual studio
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zhangzEric 353 天前 via iPhone
Poetry ？
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han1988 353 天前
miniconda
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suuuch 353 天前
我比较 old ， 随便弄弄就 miniconda 。（大部分晴空下懒得弄都是这
不嫌弃麻烦就用 miniconda 就官网下载编译安装。 然后包管理的话，virtualenv ，就这个了，使用也方便，多敲几行。其它的没怎么用过。 |
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6
BBCCBB 353 天前
基本没有比 conda/miniconda 好用稳定的了. 我用 miniconda
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Alias4ck 353 天前
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yy77 353 天前  3
简单的项目推荐用 python -m venv 就可以了。
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dayeye2006199 353 天前
Pip
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xipuxiaoyehua 353 天前
https://nixos.org/ nix 命令行工具，可以对不同的项目指定不同的开发环境，互不干扰，与系统默认也不干扰
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ShadowPower 353 天前
pipenv
缺点是会下载源码编译，需要自己安装编译所需的依赖 |
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ShadowPower 353 天前
pyenv + pipenv
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chhtdd 353 天前
我用 docker
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chronsea 353 天前
不是专门写 Python 的用 miniconda ，相对熟悉的用 pyenv+poetry, pyenv 管理 python 版本和虚拟环境，poetry 管理包
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neochen13 353 天前
penv
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laqow 353 天前
micromamba
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encro 353 天前
pyenv,
pdm, miniconda |
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SenLief 353 天前 via iPhone
简单的小项目我一直我们 Python venv 模块
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noqwerty 353 天前 via iPhone
试下来最简单的就是 micromamba 了
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anubu 353 天前
不嫌重的话，开发环境按项目配置 devcontainer ，配合 vscode 也能实现挺不错的工作区。
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NoOneNoBody 353 天前
我 miniconda 设了 4 个环境就 24G 了，只要装机器学习、深度学习的东西，空间小不了
本想找共享 package 的方案，发现需要学习很多知识，反正空间也够，就懒得去研究了 |
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raycool 353 天前
我用 miniconda
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pljhonglu 353 天前
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forQ 353 天前
linux：pyenv
windows：pyenv-win |
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dif 353 天前
目前用 miniconda 。
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founddev 353 天前
miniconda yyds
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HOMO114514 353 天前
only conda
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lululau 353 天前
我特想知道为什么 pip 不能像 rubygems 一样在全局安装同一个包的不同版本？虚拟环境可以有，但是不要把包拷来拷去的好不好
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kiddingU 353 天前
conda
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Nugine0 353 天前
写几个基本需求，看看有没有人能给出方案。我以前的调查结论是没一个能打的。
1. 快速切换不同版本的 Python 解释器，方便升级或降级 2. 每个项目一个虚拟环境，互不干扰 3. 同一个包的相同版本共享一份全局空间，不要把每个项目都塞爆 4. 同一个包的 cpu 和 gpu 版本在不同虚拟环境互不干扰，例如项目 A 装 cpu 版，项目 B 装 gpu 版 5. 依赖兼容性检验，如果新装一个包会破坏环境，默认拒绝安装，可以选择强制安装 6. lock 文件独立于操作系统，例如在 windows 上生成的锁文件到 linux 上安装后不变 7. 支持安装自有索引的包，例如 PyTorch 8. 默认锁定兼容版本，而不是 xxx = "*" |
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coolair 353 天前 via Android
实话实说，没有一个好用的！
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vialon17 353 天前
直接手动：
默认安装一个全局 py ， 其他 py 安装路径内改 python 执行文件名称就行了，pip 直接在文件夹内执行； 或者直接 venv 。 |
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fakepoet 353 天前
pyenv + pyenv-virtualenv
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917405917 352 天前 via iPhone
Poetry
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thevita 352 天前
@fakepoet
同 pyenv + pyenv-virtualenv , 支持多种 venv 后端（具体是哪做的我也不是很清楚）, venv, virtualenv, conda 都支持 也能 用 python-build 安装 和管理 standalone 的 python 就能实现各种环境都在一起管理了 大部分机遇 几个 python3.x base ，派生一堆 venv ai 的场景就 用 anaconda/miniconda 作为 base, conda 作为 venv 后端 管理具体的 ai venv |
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IgniteWhite 352 天前
pyenv + pyenv-virtualenv
然后配置好终端模拟器和代码编辑器/IDE 对于 pyenv 虚拟环境的支持 |
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hertzry 352 天前
conda create -n your_env_name 就是一个空环境啊，里面什么也没有，怎么会大呢？
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Akkuman 352 天前 via Android
rye
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LeeReamond 352 天前
miniconda 倒是没啥体积的问题，只是 conda 每次启动得单独加载虚拟环境，另外连接第三方软件也不容易，比如 sublimetext 这种，所以感觉还是不好用。我感觉逻辑上应该是有默认层，或者替换启动命令这种逻辑的要好用一些，比如不做切换时固定在某个版本
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kuanat 352 天前
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Yuhyeong 352 天前
conda 还不够用那就没了，OP 的需求是不是想一个 python ，多个不同的包依赖？减少同一个版本的包在多个环境里的多次安装？
没有这样的环境，conda 的包管理加使用已经很厉害了。说实话我搞机器学习一个 conda 环境最多也就几个 G ，你要是说占用太大，大概率意思是 conda 的存储空间占用太多，这是因为下载下来的包都缓存起来在本地了，你多个环境下载的所有包的 pre-built 文件或者 wheel 都集中存储起来，这样设计的目的是以便下次创建新环境时免去下载的过程。 miniconda 和 anaconda 的区别就是 base 环境几乎没东西，给自定义环境的用户最大的轻便度。所以建议是用 miniconda ，然后嫌弃占用大的话多了解 conda 安装存储的原理，对缓存包没需求的话勤清理 cache ，这种情况想复用环境可以用 clone 的方法来创建新环境，最大程度减少存储空间占用。 |
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Yuhyeong 352 天前
用没有广大社区支撑的第三方库管理工具，只会在若干个月后因为某个包的版本依赖问题焦头烂额
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jiayouzl 352 天前 via iPhone
brew 安装 python ，虚拟环境就自带或者 virtualenv ，包管理就 pip ，为什么你们要这么复杂？如果对 python 环境有较高要求就 miniconda 就行了啊。
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lxxiil 352 天前 via iPhone
thonny 整个环境可以复制粘贴带走
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009694 352 天前 via iPhone
conda 新环境只安装 python 的话只有 100mb 不到的大小，何来很大？
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Alias4ck 352 天前
建议看这篇文章 https://alpopkes.com/posts/python/packaging_tools/
基本对比了市面上的大部分工具 不过我还是推荐 rye (因为我发现 openai 的官方 python sdk 也是用这个来做的 来源是这里 https://www.v2ex.com/t/993078#reply1 |
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bianhui 352 天前
pdm > rye
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knightdf 352 天前
poetry
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clemente 352 天前
miniconda > 其他
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okampfer 352 天前
@xipuxiaoyehua #12
请教一下 nix 的国内镜像源怎么配置？ |
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xipuxiaoyehua 352 天前 via iPhone
@okampfer 我为了省事起见，走代理🤣，不过我之前看的清华或者中科大的源 wiki 里都写了怎么替换，你可以看一下，不过我的理解如果用清华的源装的 nix 的话 pkgs 默认源应该就已经是清华了
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sworld233 352 天前
miniconda 是好用的
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llsquaer 352 天前
现在用 virtualenv 但是有一个问题复用库的时候特别麻烦。特别是机器学习的库又大。。
很大的问题是第三方库的复用不能随心所欲。。导致 10 个项目有 10 个虚拟环境同时又有 10 个相同的库。 还好现在硬盘便宜了 |
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listenerri 352 天前 1
啥外部工具都不用，直接用电脑上已安装的具体版本 python 可执行程序 + 官方的 -m venv
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0x19921213 352 天前
pyenv+virtualenv
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c5QzzesMys8FudxI 351 天前
pyenv 和 miniconda 哪个好用点？
一直在用 pyenv |
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amlee 351 天前
用 docker 的 dev container
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LaureatePoet 351 天前
poetry
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HiddenNPC 351 天前
专业和非专业都推荐：miniconda
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frostming 350 天前
请大家不要再问「有没有好用的 Python 版本、虚拟环境和包管理的工具」这种问题了。这里出现一百个答案，题主还知道要用什么吗？而且题目明明拉黑 conda 了，下面还一堆 conda 的。
要提问，请先明确使用场景。你是做 ML 开发多，还是 web 开发多，还是爬虫？ 没有哪一个包管理器是银弹。你闭着眼睛推荐一个，他一用不符合场景，回头还得骂一声垃圾。 |
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ifsclimbing 347 天前
asdf + pdm
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ZX576 344 天前
@Nugine0
docker + poetry - 预先多做一些不同 python 版本的 base image ，甚至一些基础共有包也打进去，解决 1/2/3 - 使用 poetry 做版本管理，解决 4/5/6/8 总的来说指定的项目中可能包含多个不同的 docker file ，一份 pyproject.toml 和 poetry.lock 文件 不太懂 7 的意思。 |
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akaHenry 250 天前
推荐 rye 吧. 也是前 flask 作者出品.
https://github.com/astral-sh/rye 1. 目前 应该是唯一良好支持 workspace 模式的(类似 rust cargo), 比较方便管理 monorepo. 2. 功能已经覆盖 poetry + pdm + pyenv. (这样可以完全替代 pyenv + poetry) 3. 集成 uv(替代 pip), 安装包速度更快. 成熟可靠方案: pyenv + poetry + 全局 venv 模式. 1. 过去长期使用 pyenv + poetry. 比较偏好 pyenv 的全局管理的 venv. 不过 rye 的 local venv + workspace, 就很棒, 完美规避 venv 管理的麻烦. (没有 workspace, local venv 很难管理) 不推荐: pdm 1. pdm. 短暂使用, 就弃用. 有不少 bug. 和 pyenv 协调性很差, 终端自动激活 venv, 始终有 bug. 2. 功能完备度低于 poetry, 目前更是不如 rye. (题外: 就算不用 rye, 我也不会用 pdm, 那么多人吹, 我的体验就很差) |
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