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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..
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..
第 1 条附言 2019-10-06 09:29:58 +08:00
LokiSharp:开发用 anaconda 部署怎么办？
58 条回复 2019-10-07 07:05:09 +08:00
 | 1 Nitroethane 2019-10-04 08:58:02 +08:00 via Android  1 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？ |
 | 2 weyou 2019-10-04 09:05:44 +08:00 via Android @Nitroethane 请问在安装了 python3.7 的条件下，如何用 pyenv，virtualenv 创建一个 python3.4 的虚拟环境？ |
 | 3 ysc3839 2019-10-04 09:16:21+08:00 via Android 2 @Nitroethane 推荐这个的人可能是为了省事，因为推荐别的的话小白用户就会继续烦他们。 |
 | 4 sunwei0325 2019-10-04 09:24:52 +08:00 via iPhone @weyou #2 一楼说了啊 pyenv |
 | 5 widewing 2019-10-04 09:26:11 +08:00 via Android 用 miniconda |
| 6 widewing 2019-10-04 09:27:04 +08:00 via Android 1 关键 pip 装包好多要编译啊 |
 | 7 qcts33 2019-10-04 09:47:09 +08:00 看你干啥了，我做仿真用 miniconda，自己写小玩意用 poetry 创建独立的虚拟环境 |
 | 8 Cooky 2019-10-04 09:53:46 +08:00 用 conda 主要就是省得编译 |
 | 11 SenLief 2019-10-04 09:58:14 +08:00 主要是 conda 挺好用的，所以用 miniconda 挺舒服。 |
 | 12 lithiumii 2019-10-04 10:01:38 +08:00 主要是要用 jupyter，搭配 conda 每一个新的环境都能很方便地变成一个新的 kernel，基本上就是开箱即用。 |
 | 13 dlsflh 2019-10-04 10:22:17 +08:00 via Android 开箱即用我觉得好 |
 | 14 515576745 2019-10-04 10:54:00 +08:00 via Android 不是省得装库吗 小白看法 |
 | 15 princelai 2019-10-04 10:59:40 +08:00 via Android 原来用 conda，转回用 virtual env 了 |
 | 16 009694 2019-10-04 11:09:48 +08:00 via iPhone ？？ conda 哪里不香了 conda 里 pip venv 都能用啊 |
 | 17 ipwx 2019-10-04 11:58:40 +08:00 via Android @Nitroethane 主要是一些库要编译 c 拓展，安装全系统依赖很费劲。不仅机器学习，科学计算大多有这种需求。一些网络编程方面的也有。 |
 | 18 Lattez 2019-10-04 12:12:33 +08:00 pyenv+virtualenv 不好吗。。如果是做 web 的，conda 带一堆 pandas、matplot 有啥用。。 |
 | 19 necomancer 2019-10-04 12:42:41 +08:00 会比较依赖 scipy （ scipy 包括 numpy pandas 一类的），sklearn 吗？如果用得多的话考虑 anaconda。 |
| 20 necomancer 2019-10-04 12:44:23 +08:00 可以考虑 miniconda，conda 管理包省一些编译。 |
 | 21 chinvo 2019-10-04 12:46:07 +08:00 用 pipenv 的路过 pipenv 可以和 pyenv 深度整合 不用 pyenv 也没事，自己装几个不同版本 python 就好 |
 | 22 silkriver 2019-10-04 13:45:24 +08:00 via Android 1 minicOnda= python + pip + venv + pyenv anacOnda= miniconda + 数据科学第三方库 |
 | 23 ArtIsPatrick 2019-10-04 13:51:52 +08:00 via iPhone 做 web pipenv 之类的最方便吧 |
 | 24 leoleoasd 2019-10-04 14:44:43 +08:00 miniconda 方便吧 2333 |
 | 25 O5QQvmS5L8WH5poy 2019-10-04 15:11:03 +08:00 用 vs code 吧，轻量级，vs code 的 debug 功能很优秀，本月将正式支持 Jupyter notebook |
 | 26 mimzy 2019-10-04 15:17:57 +08:00 |
| 27 weyou 2019-10-04 15:36:39 +08:00 via Android @sunwei0325 pyenv 不支持 windows 吧 |
 | 28 poboquant 2019-10-04 15:40:47 +08:00 很多啊 |
 | 29 Neveroldmilk 2019-10-04 17:46:02 +08:00 多。回答完了。pyenv、virtualenv 不如 conda 灵活。 |
 | 32 zetary 2019-10-04 19:00:58 +08:00 自己弄喜欢用 pyenv，推荐别人一般选 conda，简单一点。 |
 | 34 taoboli 2019-10-04 19:23:37 +08:00 个人 Windows 用着 miniconda，Ubuntu pyenv |
 | 35 rickli 2019-10-04 19:38:47 +08:00 via iPhone Venv + pip 就够了啊？为什么要用 conda |
 | 36 vkhsyj 2019-10-04 20:34:20 +08:00 anaconda 适合不会配环境的机器学习 boy |
 | 37 zhangchioulin 2019-10-04 21:04:59 +08:00 从 virtualenv 转到了 pipenv |
 | 38 mathzhaoliang 2019-10-04 21:09:21 +08:00 从来不用，但我理解它确实会带来一些方便，因为很多时候直接 pip 会安装失败，需要装很多 lib*-dev 的依赖。 |
 | 39 FurN1 2019-10-04 21:24:53 +08:00 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。。。 |
 | 40 lalalakakaka 2019-10-04 21:25:27 +08:00 用，挺好的。反正 anaconda 默认安装方式不污染系统环境~你就当装了个 matlab 就好~ |
 | 41 aydd2004 2019-10-04 21:32:09 +08:00 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！ |
 | 42 whatIsGhost 2019-10-04 21:38:40 +08:00 1 @IgniteWhite 终端挂代理或者换清华源 |
 | 43 zappos 2019-10-04 21:48:53 +08:00 via Android @Nitroethane conda 也是个包管理器，需要 pip 和 pyenv 一起才做得到。 |
 | 45 dcalsky 2019-10-04 22:07:32 +08:00 via Android 本地用 conda，到时候 docker 部署怎么办？有 requirement.txt 吗？ |
 | 46 CallMeReznov 2019-10-04 23:29:22 +08:00 @aydd2004 #41 同好！ |
 | 47 Trim21 2019-10-05 00:23:25 +08:00 via iPhone win 下面用的 scoop 和 poetry，感觉好像很异类… |
 | 48 iorilu 2019-10-05 00:33:22 +08:00 windows 下可以用, 因为确实某些包直接下载有问题 |
 | 49 ahdw 2019-10-05 02:09:00 +08:00 反正装包不是 conda 就是 pip，用了 virtualenv 也还是会有装包的需求。whl 还是 pip 还是 conda，很重要吗？ |
 | 50 sadfQED2 2019-10-05 08:55:16 +08:00 via Android 在 Windows 和 Linux 下面装一遍 OpenCV 或者 caffe，然后就知道为什么香了 |
 | 52 zhihupron 2019-10-05 09:15:02 +08:00 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。 |
 | 53 zzj0311 2019-10-05 09:19:20 +08:00 via Android 然而 anaconda 真的省事啊。。你让一个啥都不会的用 pypi 装依赖你会先崩溃的 |
 | 54 lishoujun 2019-10-05 09:22:31 +08:00 via Android 在用+1 |
 | 55 XIVN1987 2019-10-05 10:41:16 +08:00 不用，pip+virtualenv 挺好，， |
 | 56 wongyusing 2019-10-05 11:40:13 +08:00 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 conda create -n py_web python=3.6 ``` ### 激活 ```bash conda activate py_web ``` ### 退出 ```bash conda deactivate ``` ## virtualenv ### 创建 先安装好**python3.6** 创建时还要找到 python 的安装路径 ```bash virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv ``` ### 激活虚拟环境 激活时还要写绝对路径 ```bash source /home/you_username/Desktop/django_learn/venv/bin/activate ``` 这个就很烦了。 补充一下 @aydd2004 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。 |
 | 57 LokiSharp 2019-10-05 21:36:57 +08:00 开发用 anaconda 部署怎么办？ |
 | 58 janxin 2019-10-07 07:05:09 +08:00 主要是因为很多人用 windows，anaconda 减少了很多编译问题，适合新手上路避免各种新手问题 |
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