virtualenv和conda区别

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virtualenv和conda区别是:1. virtualenv(venv)是一个虚拟环境管理器,作为非数据科学领域的开发者来说是很实用的。它可以让你每个项目甚至每个脚本配置一个自定义的Python解释器环境,这最大的好处是我可以不污染开发环境;2. onda每个虚拟环境不会占用项目文件夹的空间,它创建在用户设定的一个位置,这使得多个项目共享一个虚拟环境更加方便。

一、什么是virtualenv(venv)

这是一个虚拟环境管理器,作为非数据科学领域的开发者来说是很实用的。它可以让你每个项目甚至每个脚本配置一个自定义的Python解释器环境,这最大的好处是我可以不污染开发环境。

举个例子,有个项目是专门写爬虫的,那么可能需要requests,bs4,lxml,pyspider,scrapy等包或者框架,此时我还有个项目我想要写点GUI界面,主要使用的包是pyqt,如果在原生的python解释器环境里面,我不得不把这个GUI包(对于我爬虫项目可能永远不会涉及使用)放到下载的包里面。

这不只是看着不舒服(不考虑反复去卸载包),久而久之,你的开发环境可能会变得很庞大,因为里面堆积了很多垃圾包(你基本上不会再使用了),很多配置文件,难以寻觅,这对计算机是莫大的伤害。

但是venv则可以创建任意多个虚拟环境,你只要指定当前环境那么pip安装的包就只会在这个环境下,这个环境和你的操作系统部署的python环境是隔离的。这有两个好处。

首先,我可以分门别类常见虚拟环境,互不污染。(如机器学习和爬虫不干涉)

其次,一旦我不使用了,可以直接删除虚拟环境,而不用管各种文件残留,关联问题了。

二、什么是conda

venv和conda有什么区别,其实在我看来区别不是特别大。主要如下。

如果说venv是虚拟环境管理器,pip是包管理器,那么conda则是两者的结合。

遗憾的是conda的包管理器做的一般且会安装过多依赖如TensorFlow自动安装cudnn(在主机配置了cudnn的情况下),大多数时候还是使用pip安装包。

但是,注意,pip只能安装Python的包,conda可以安装一些工具软件,即使这些软件不是基于Python开发的。

但是conda的虚拟环境管理还是可以的,一般使用venv会在该项目下创建虚拟环境,再不济也会在项目下创建venv的文件夹(含配置文件),当然pycharm下创建虚拟环境另说;然而conda每个虚拟环境不会占用项目文件夹的空间,它创建在用户设定的一个位置,这使得多个项目共享一个虚拟环境更加方便(只是方便,venv也是可以的,但是venv一般占用项目文件夹空间,而且venv命令行使用具有局限性)。

conda虚拟环境是独立于操作系统解释器环境的,即无论操作系统解释器什么版本(哪怕2.7),我也可以指定虚拟环境python版本为3.6(见文章开头所说原博客),而venv是依赖主环境的。

对于科学计算和大数据领域的人,conda是环境自动集成了numpy这样的主流科学计算包的,venv每个包都要自行下载。

conda有图形化环境管理器,venv没有。(虽然开发人员几乎不用图形界面conda)


最后,推荐我们的管理工具给大家。

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