Python中大家平时会用 pip 或 conda 的 virtual environment 吗
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Python中大家平时会用 pip 或 conda 的 virtual environment 吗
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当然用啊，这基本上是现代Python开发的标配了。
用虚拟环境主要是为了隔离项目依赖。比如你手头项目A需要Django 2.2，项目B需要Django 4.0，如果都装到系统Python里，版本肯定冲突，环境就乱套了。虚拟环境让每个项目有自己的site-packages目录，互不干扰。
pip + venv（Python 3.3+自带）是最轻量的组合，适合大多数纯Python项目：
# 创建环境
python -m venv myenv
# 激活（Windows）
myenv\Scripts\activate
# 激活（Linux/Mac）
source myenv/bin/activate
# 安装包
pip install requests
# 退出环境
deactivate
conda更适合数据科学领域，因为它不仅能管Python包，还能管理非Python依赖（比如R、C库），而且conda的包预编译好了，装起来省心。
# 创建指定Python版本的环境
conda create -n myenv python=3.9
# 激活
conda activate myenv
# 安装包（conda和pip混用也行，但建议优先conda）
conda install numpy pandas
简单说就是：一般开发用venv，搞数据科学或者需要复杂非Python依赖的用conda。
总结：隔离依赖，避免混乱，必用。
顺道请教楼上各位用 env 的各位，你们会将 env 文件夹放到到版本库（比如 git ）里去吗？如果会，这会导致每个项目的实际体积很大。如果不会，那回滚代码的时候就找不到当时的 env。你们是怎么做的？
空间？空间是最不值钱的。4T 硬盘搞起。
比起这个，干净整洁、管理成本低、冲突概率低、索引速度快。。。各种收益都比空间要大得多。
而且，一般人手里也不会有那么多份项目在活跃，不活跃的项目尽情打包、存档、放服务器好了，并不占（你的）空间。
什么你是搞 python 的？ python 依赖环境才多大啊，我居然浪费这么多口舌解释空间的价值问题。
我还以为你搞 java、搞 node 呢！
