Python中Pycharm解释器配置中virtualenv和conda env的区别是什么？
想再请教一个关于 Pycharm 下配置 Anaconda 的问题，晚上大部分的教程都是解释在 interpreter 中选择 virtualenv，然后在 virtualenv 里面在选择 anaconda 的 python 路径，但是 pycharm 里面还有一个 Conda env，里面也可以配置，这两个环境有什么区别。
看了 stackflow 的 https://stackoverflow.com/questions/51978816/what-is-the-difference-between-pycharm-virtual-environment-and-anaconda-environm
里面总结到：
To sum up:
Conda Environment:
- Manage not only Python packages but also different Python versions and system-wide dependencies.
- Envs are located in user-wide directories.
- Less envs.
Virtualenv Environment:
- Manage Python packages. Main purpose is to segement dependencies for every applications.
- Envs are usually located in project-wide directories.(Although pipenv creates env in user-wide directories by
default, many people think in project directories should be the default.)
- Much more envs.(A new env for every application)
不吹牛的说- -#，这里每个字我都认识。。。但是还是不太懂他们的区别，什么是 system-wide dependencies 和 applications-wide dependencies?
Python中Pycharm解释器配置中virtualenv和conda env的区别是什么？
简单说，virtualenv是Python原生的轻量级虚拟环境，只隔离Python包；conda env是Anaconda/Miniconda带的，能隔离Python版本和任意软件包（包括非Python的C库）。
virtualenv：
- 用
pip install virtualenv装，纯Python实现 - 只管理Python包依赖，环境里的Python版本和系统一致
- 激活后改
PATH，让python和pip指向环境目录 - 在PyCharm里选"Existing environment"，指向
venv/bin/python就行
conda env：
- 装Anaconda/Miniconda自带，用
conda create -n myenv python=3.9创建 - 能装任意软件（如
conda install numpy会带编译好的MKL库） - 可以指定Python版本（哪怕系统没装那个版本）
- 在PyCharm里选"Conda Environment"，指向
envs/myenv文件夹
怎么选：
- 纯Python项目，用virtualenv更轻快
- 做数据科学、机器学习，或者需要特定版本Python/C库，用conda更方便
- 两者别混用，一个项目固定用一种
总结：按项目需求选，别混着用。
我这样说吧，比如这个包 pywin32 是个系统级别的依赖包，我在 pycharm 里面使用 virenv，克隆自 conda 的 python，并不会带有这个包，而我 conda 的 python 是带有 pywin32 的这个包的，但是我克隆的 virenv 选的是继承所有的包的，但是他并没有帮我把 pywin32.带上。也就是说 virenv 它克隆环境的时候，并不会克隆系统级别的包
venv 出现就是为了每一个 project 都有自己独立的一系列包依赖而不影响其他 project。Anaconda 则是一个自带了很多依赖包的 python，你在 python 里选 venv，它还是会隔离所有的包，但如果你选 conda，就会继承 Anaconda 的包。我是这么理解的，不过没怎么用过 conda，不知道系统依赖是什么情况
让我帮你 google 一下： https://stackoverflow.com/questions/38217545/what-is-the-difference-between-pyenv-virtualenv-anaconda/39928067
virtualenv 是在当前版本已有的 python 下继承基本的 binary，以及可选的一部分库，然后在用户目录安装自定义的包。
conda 主要是严格的包管理。比如我就要版本号为 123 的那个，就是不多不少。environment.yml 定好版本，在不同的部署环境下严格一致。
此外，anaconda 安装后，每次命令都会保存 log，你可以通过 --rev 命令回滚，还可以从 python 3.1 切换到 3.2，cuda 版本号自己随便改，gcc 也可以内部集成一个。
