Conda是否取代了virtualenv的需求？-Java 学习之路

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我最近在安装SciPy时出现了问题，特别是在我正在开发的Heroku应用程序上时发现了Conda .

使用Conda，您可以创建与virtualenv非常相似的环境 . 我的问题是：

如果我使用Conda，它会取代对virtualenv的需求吗？如果没有，我该如何将两者结合使用？我是在Conda中安装virtualenv，还是在virtualenv中安装Conda？
我还需要使用pip吗？如果是这样，我还能在隔离环境中安装带有pip的软件包吗？

6 回答

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- Conda取代了virtualenv . 在我看来它更好 . 它不仅限于Python，也可以用于其他语言 . 根据我的经验，它提供了更加顺畅的体验，特别是对于科学包装 . 我第一次在Mac上正确安装MayaVi是 conda .
- 您仍然可以使用 pip . 实际上， conda 在每个新环境中安装 pip . 它知道pip安装的软件包 .
例如：
```
conda list
```
列出当前环境中的所有已安装软件包 . Conda安装的软件包显示如下：
```
sphinx_rtd_theme          0.1.7                    py35_0    defaults
```
和通过 pip 安装的那样：
```
wxpython-common           3.0.0.0                   <pip>
```
回复于 2024-05-02T09:30:21+08:00
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简短的回答是，你只需要conda .
- Conda在单个包中有效地结合了pip和virtualenv的功能，因此如果您使用conda，则不需要virtualenv .
- 你会惊讶地发现有多少包conda支持 . 如果还不够，你可以在conda下使用pip .
这是conda页面的链接，比较conda，pip和virtualenv：https://conda.io/docs/commands.html#conda-vs-pip-vs-virtualenv-commands .
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Virtual Environments and pip

我将补充说，使用Anaconda，creating和removing conda环境很简单 .
```
> conda create --name <envname> python=<version> <optional dependencies>

> conda remove --name <envname> --all
```
在activated environment中，通过 conda 或 pip 安装软件包：
```
(envname)> conda install <package>

(envname)> pip install <package>
```
这些环境与conda's pip-like package management密切相关，因此创建环境并安装Python和非Python包都很简单 .

Jupyter

此外，环境中的installing ipykernel在Jupyter笔记本的内核下拉菜单中添加了一个新列表，将可重现的环境扩展到笔记本电脑 . 截至Anaconda 4.1，nbextensions were added，更容易为笔记本添加扩展 .

Reliability

根据我的经验，conda在安装大型库（如 numpy 和 pandas ）时更快，更可靠 . 此外，如果您希望转移您保存的环境状态，您可以通过sharing或cloning env .
回复于 2024-05-02T09:30:21+08:00
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另一个新选项和我当前首选的启动和运行环境的方法是Pipenv

它是目前官方推荐的Python.org Python包装工具

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安装Conda将使您能够根据需要创建和删除python环境，因此为您提供与virtialenv相同的功能 .

如果是两个发行版，您将能够创建一个独立的文件系统树，您可以根据需要安装和删除python包（可能是pip） . 如果您希望针对不同的用例使用相同库的不同版本，或者您只是想尝试一些分发并在保留磁盘空间后将其删除，那么这可能会派上用场 .

差异：

许可协议 . 虽然virtualenv属于最自由的MIT license，Conda使用3条BSD许可 .

Conda为您提供自己的包装控制系统 . 这个包控制系统经常提供流行的非python软件的预编译版本（对于大多数流行的系统），这可以很容易地使一些机器学习包工作 . 也就是说，您不必为您的系统编译优化的C / C代码 . 虽然这对我们大多数人来说是一个很大的缓解，但它可能会影响这些图书馆的表现 .

与virtualenv不同，Conda至少在Linux系统上复制了一些系统库 . 这些库可能会不同步，导致程序的行为不一致 .

判决书：

Conda很棒，应该是您开始机器学习的默认选择 . 这将节省你一些时间搞乱gcc和众多包 . 然而，康达不会取代virtualenv . 它引入了一些可能并不总是需要的额外复杂性 . 它有不同的许可证 . 您可能希望避免在分布式环境或HPC硬件上使用conda .

回复于 2024-05-02T09:30:21+08:00
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是的，conda比virtualenv更容易安装，并且几乎取代了后者 .

回复于 2024-05-02T09:30:21+08:00

Conda是否取代了virtualenv的需求？

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差异：

判决书：

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