Python中现在使用Anaconda环境开发的人多吗？
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…
Python中现在使用Anaconda环境开发的人多吗？
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？
现在用Anaconda做Python开发的人还是相当多的，尤其是在数据科学、机器学习和科学计算这些领域。它最大的优势是把Python解释器、包管理器（conda）和一大堆常用的数据科学库（像NumPy、Pandas、Scikit-learn）都打包好了，开箱即用，解决环境依赖和版本冲突特别省心。
不过，在更通用的Web开发、脚本编写或者追求轻量化的场景里，很多人会转向更纯粹的工具链，比如用 venv 或 virtualenv 创建虚拟环境，再用 pip 安装包。像 pipenv、poetry 这类现代工具在管理依赖和虚拟环境上也越来越流行。
所以，是否用Anaconda主要取决于你的项目类型。搞数据分析和AI，它依然是很多人的首选，能快速搭建环境；做其他类型的开发，更轻量的原生工具可能更灵活。
总结：搞数据科学用Anaconda很普遍，其他领域看个人偏好和项目需求。
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。。。
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！
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。
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<br>conda create -n py_web python=3.6<br>
### 激活bash<br>conda activate py_web<br>
### 退出bash<br>conda deactivate<br>
## virtualenv
### 创建
先安装好python3.6
创建时还要找到 python 的安装路径bash<br>virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv<br>
### 激活虚拟环境
激活时还要写绝对路径bash<br>source /home/you_username/Desktop/django_learn/venv/bin/activate<br>
这个就很烦了。
补充一下
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。
