推荐学习书目 Learn Python the Hard Way Python Sites PyPI - Python Package Index http://diveintopython.org/toc/index.html Pocoo 值得关注的项目 PyPy Celery Jinja2 Read the Docs gevent pyenv virtualenv Stackless Python Beautiful Soup 结巴中文分词 Green Unicorn Sentry Shovel Pyflakes pytest Python 编程 pep8 Checker Styles PEP 8 Google Python Style Guide Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 1408 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
之前的同事发来的只有一堆文件，没有 package 文件。
（数据分析为主，pandas ，numpy 等）
现在推荐用哪种？
pipenv ，Poetry 还是其他什么
（数据分析为主，pandas ，numpy 等）
现在推荐用哪种？
pipenv ，Poetry 还是其他什么
 | 1 Latin 2022 年 3 月 15 日 |
 | 2 TimePPT PRO 数据分析，图省事建议 Anaconda |
 | 3 edimetia3d 2022 年 3 月 15 日 python -m venv 目前应该是 de facto 的标准, 基本是开箱即用. 不过随应用场景, miniconda 和 poetry 好像也很流行. 我对 miniconda 并不是特别喜欢, 以后应该会试试 poetry |
 | 4 karloku 2022 年 3 月 15 日 venv 最有安全感, 配合 dotenv 一起用也没什么不便利的地方 |
 | 5 ClericPy 2022 年 3 月 15 日 数据分析和机器学习好像没什么多个选择吧... anaconda / miniconda 全家桶一把梭了, Jupyter Notebook 也方便直接把书上或者别人准备好的代码导入进来看效果. 比自己折腾环境靠谱的多 |
 | 6 KaronV 2022 年 3 月 16 日  1 我现在需要独立环境的项目都用 PDM 了，非常推荐： https://github.com/pdm-project/pdm |
 | 7 jayyjh 2022 年 3 月 16 日 在用 conda |
 | 8 tisswb 2022 年 3 月 21 日 venv+pip 路过 |
 | 9 MTMT 2022 年 3 月 24 日 数据分析，感觉 conda 就够用了，直接 anaconda 或者 miniconda |
 | 10 wizardyhnr 2022 年 3 月 25 日 以前用了 anaconda ，主要时因为当时安装 numpy 之类的要自己编译安装，另外系统的 Python3 版本也比较低。 anaconda 的问题是非常臃肿，体积比正常的 Python 环境要大很多，另外默认 channel 里的 package 不够多，用 conda-forge 装的话要运行很长时间检查依赖和占用很多内存，vps 上经常卡住。在 anaconda 环境中用 pip 安装需要用到 python-dev 的包时很难搞定。 现在的主流 Linux 发行版基本会有一个比较新的 Python 版本可自己安装，另外 numpy 之类的安装已经非常简单了，用 venv 建立一个虚拟环境很轻量。Anaconda 在我这已经退休了。 |
Select Language