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    我相信你们大多数人过去都遇到过同样的问题。Python 有无数的工具来管理虚拟环境和创建包,但很难(或几乎不可能)了解哪一个适合您的需求。存在一些关于该主题的演讲和博客文章,但它们都没有给出完整的概述或以结构化的方式评估这些工具。这就是这篇文章的主题。工具分类本文划分五...

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    区别:pip是 Python 包的通用管理器;conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。pip在任何环境中 安装python 包;conda需要安装...

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    公司里使用的版本是2,但自己却想体验Python3的特性,因此电脑上就需要安装两种不同的Python开发环境;或者是想使用的两种包相互冲突;又或者是自己有整理的习惯,希望web开发的环境和数据...

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  • Python 虚拟环境工具对比

    它可以安装、卸载、编译、管理多个 python 版本,并随时将其中一个设置为工作环境。pyenv 不支持 Windows 系统。pywin Windows 上有一个 pyenv 的替代品,是 pywin。它用来在多个安装的 Python ...

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    pip install virtualenv virtualenv myenv --python = python3.9 1 2 3. Conda(科学计算首选) 优点: 不仅能管Python包,还能管R/Julia等 预编译二进制包(装numpy不用等半天!) 自带环境

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  • Python四大环境管理工具全解析

    环境管理 :可以创建、删除和切换环境,每个环境可以有自己的一组包和依赖。预构建包 :提供了大量的预构建包,安装速度快。使用方法:# 创建 Conda 环境 conda create --name myenv python = 3.8 # 激活 Conda 环境 conda activate myenv # 在 Conda 环境中安装包 conda install numpy # 退出 Conda 环境 conda deactivate

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