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这是一个创建于 2296 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我还停留在 virtualenv.
而且不打算使用 anaconda.
不过如果统计大家都用 anaconda 的话,也可以转..
而且不打算使用 anaconda.
不过如果统计大家都用 anaconda 的话,也可以转..
第 1 条附言 · 2019 年 10 月 6 日
LokiSharp:开发用 anaconda 部署怎么办？
58 条回复 • 2019-10-07 07:05:09 +08:00
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Nitroethane 2019 年 10 月 4 日 via Android  1
如果不搞机器学习之类的，为啥要用 anaconda ？我一直挺反感那些无脑推荐 anaconda 的。有人说用 anaconda 主要是用它提供的虚拟环境，难道 pyenv、virtualenv 做不到？
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weyou 2019 年 10 月 4 日 via Android
@Nitroethane 请问在安装了 python3.7 的条件下，如何用 pyenv，virtualenv 创建一个 python3.4 的虚拟环境？
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ysc3839 2019 年 10 月 4 日 via Android 2
@Nitroethane 推荐这个的人可能是为了省事，因为推荐别的的话小白用户就会继续烦他们。
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sunwei0325 2019 年 10 月 4 日 via iPhone
@weyou #2 一楼说了啊 pyenv
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widewing 2019 年 10 月 4 日 via Android
用 miniconda
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widewing 2019 年 10 月 4 日 via Android 1
关键 pip 装包好多要编译啊
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qcts33 2019 年 10 月 4 日
看你干啥了，我做仿真用 miniconda，自己写小玩意用 poetry 创建独立的虚拟环境
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Cooky 2019 年 10 月 4 日
用 conda 主要就是省得编译
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SenLief 2019 年 10 月 4 日
主要是 conda 挺好用的，所以用 miniconda 挺舒服。
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lithiumii 2019 年 10 月 4 日
主要是要用 jupyter，搭配 conda 每一个新的环境都能很方便地变成一个新的 kernel，基本上就是开箱即用。
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dlsflh 2019 年 10 月 4 日 via Android
开箱即用我觉得好
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515576745 2019 年 10 月 4 日 via Android
不是省得装库吗 小白看法
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princelai 2019 年 10 月 4 日 via Android
原来用 conda，转回用 virtual env 了
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009694 2019 年 10 月 4 日 via iPhone
？？ conda 哪里不香了 conda 里 pip venv 都能用啊
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ipwx 2019 年 10 月 4 日 via Android
@Nitroethane 主要是一些库要编译 c 拓展，安装全系统依赖很费劲。不仅机器学习，科学计算大多有这种需求。一些网络编程方面的也有。
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Lattez 2019 年 10 月 4 日
pyenv+virtualenv 不好吗。。如果是做 web 的，conda 带一堆 pandas、matplot 有啥用。。
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necomancer 2019 年 10 月 4 日
会比较依赖 scipy （ scipy 包括 numpy pandas 一类的），sklearn 吗？如果用得多的话考虑 anaconda。
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necomancer 2019 年 10 月 4 日
可以考虑 miniconda，conda 管理包省一些编译。
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chinvo 2019 年 10 月 4 日
用 pipenv 的路过
pipenv 可以和 pyenv 深度整合 不用 pyenv 也没事，自己装几个不同版本 python 就好 |
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silkriver 2019 年 10 月 4 日 via Android 1
miniconda = python + pip + venv + pyenv
anaconda = miniconda + 数据科学第三方库 |
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ArtIsPatrick 2019 年 10 月 4 日 via iPhone
做 web pipenv 之类的最方便吧
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leoleoasd 2019 年 10 月 4 日
miniconda 方便吧 2333
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O5QQvmS5L8WH5poy 2019 年 10 月 4 日
用 vs code 吧，轻量级，vs code 的 debug 功能很优秀，本月将正式支持 Jupyter notebook
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weyou 2019 年 10 月 4 日 via Android
@sunwei0325 pyenv 不支持 windows 吧
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poboquant 2019 年 10 月 4 日
很多啊
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Neveroldmilk 2019 年 10 月 4 日
多。回答完了。pyenv、virtualenv 不如 conda 灵活。
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zetary 2019 年 10 月 4 日
自己弄喜欢用 pyenv，推荐别人一般选 conda，简单一点。
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taoboli 2019 年 10 月 4 日
个人 Windows 用着 miniconda，Ubuntu pyenv
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rickli 2019 年 10 月 4 日 via iPhone
Venv + pip 就够了啊？为什么要用 conda
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vkhsyj 2019 年 10 月 4 日
anaconda 适合不会配环境的机器学习 boy
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zhangchioulin 2019 年 10 月 4 日
从 virtualenv 转到了 pipenv
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mathzhaoliang 2019 年 10 月 4 日
从来不用，但我理解它确实会带来一些方便，因为很多时候直接 pip 会安装失败，需要装很多 lib*-dev 的依赖。
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FurN1 2019 年 10 月 4 日
我用 pyenv virtualenv。不过它创建 conda 的 venv 的时候也会首先使用 conda 的 venv 功能，所以也不是 pip conda 非此即彼，按需使用嘛。
借楼问：conda 加载慢怎么办？每次 conda 命令都要好久。。。 |
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lalalakakaka 2019 年 10 月 4 日
用，挺好的。反正 anaconda 默认安装方式不污染系统环境~你就当装了个 matlab 就好~
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aydd2004 2019 年 10 月 4 日
所以，有人跟我一样，直接在 vs code 硬写 ，然后在终端里执行的么？
我连在 vs code 里执行都不想，很不爽的感觉。 反正缺什么都 sudo pip，可能我写的东西比较 low 吧，没觉得有啥不对劲！ |
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whatIsGhost 2019 年 10 月 4 日 1
@IgniteWhite 终端挂代理或者换清华源
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zappos 2019 年 10 月 4 日 via Android
@Nitroethane conda 也是个包管理器，需要 pip 和 pyenv 一起才做得到。
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dcalsky 2019 年 10 月 4 日 via Android
本地用 conda，到时候 docker 部署怎么办？有 requirement.txt 吗？
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CallMeReznov 2019 年 10 月 4 日
@aydd2004 #41 同好！
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Trim21 2019 年 10 月 5 日 via iPhone
win 下面用的 scoop 和 poetry，感觉好像很异类…
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iorilu 2019 年 10 月 5 日
windows 下可以用, 因为确实某些包直接下载有问题
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ahdw 2019 年 10 月 5 日
反正装包不是 conda 就是 pip，用了 virtualenv 也还是会有装包的需求。whl 还是 pip 还是 conda，很重要吗？
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sadfQED2 2019 年 10 月 5 日 via Android
在 Windows 和 Linux 下面装一遍 OpenCV 或者 caffe，然后就知道为什么香了
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zhihupron 2019 年 10 月 5 日
主要是这个 b 玩意安装 tensorflow-gpu 框架安装炒鸡方便 ，一条命令，都不用配置 CUDA+cuDNN
windows10 下配安装 tensorflow-gpu 与 CUDA+cuDNN 真的超级麻烦。版本对不上就跑不起来，而且 tensorflow 文档存在错误。 |
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zzj0311 2019 年 10 月 5 日 via Android
然而 anaconda 真的省事啊。。你让一个啥都不会的用 pypi 装依赖你会先崩溃的🙃
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lishoujun 2019 年 10 月 5 日 via Android
在用+1
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XIVN1987 2019 年 10 月 5 日
不用，pip+virtualenv 挺好，，
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wongyusing 2019 年 10 月 5 日
为什么不用 anaconda 啊？？我生产和开发环境都用。
特别是虚拟环境方面。 以**Ubuntu16.04**使用一个 python 版本为 3.6 的虚拟环境为例。 ## anaconda ### 创建 ```bash conda create -n py_web python=3.6 ``` ### 激活 ```bash conda activate py_web ``` ### 退出 ```bash conda deactivate ``` ## virtualenv ### 创建 先安装好**python3.6** 创建时还要找到 python 的安装路径 ```bash virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv ``` ### 激活虚拟环境 激活时还要写绝对路径 ```bash source /home/you_username/Desktop/django_learn/venv/bin/activate ``` 这个就很烦了。 补充一下 @aydd2004 你最好不要这样使用，凡是创建一个新的项目，都要给它配一个虚拟环境。 以 django 为例。如果你在使用 django2 以上的版本。 你不小心安装了**不支持 django2**，但支持 django1.11 一些拓展包，你机器的 python 的第三方包可能会进行降版本。 可能导致你之前的很多项目都不能使用。 |
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LokiSharp 2019 年 10 月 5 日
开发用 anaconda 部署怎么办？
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janxin 2019 年 10 月 7 日
主要是因为很多人用 windows，anaconda 减少了很多编译问题，适合新手上路避免各种新手问题
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