同志们现在用 anaconda 环境开发的多吗?

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这是一个创建于 1864 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

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..

第 1 条附言 · 2019-10-06 09:29:58 +08:00

LokiSharp:开发用 anaconda 部署怎么办？

anaconda

virtualenv

同志

停留

58 条回复 • 2019-10-07 07:05:09 +08:00

Nitroethane

2019-10-04 08:58:02 +08:00 via Android

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？

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？

ysc3839

2019-10-04 09:16:21 +08:00 via Android

@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。

sunwei0325

2019-10-04 09:24:52 +08:00 via iPhone

@weyou #2 一楼说了啊 pyenv

widewing

2019-10-04 09:26:11 +08:00 via Android

用 miniconda

widewing

2019-10-04 09:27:04 +08:00 via Android

关键 pip 装包好多要编译啊

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

Cooky

2019-10-04 09:53:46 +08:00

用 conda 主要就是省得编译

lozzow

2019-10-04 09:53:54 +08:00 via iPhone

@weyou 再装一个 3.4 弄一个虚拟环境不就好了

conn4575

2019-10-04 09:58:04 +08:00 via Android

@weyou pyenv 可以安装所有 python 版本，然后在这个版本上创建虚拟环境

SenLief

2019-10-04 09:58:14 +08:00

主要是 conda 挺好用的，所以用 miniconda 挺舒服。

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。

dlsflh

2019-10-04 10:22:17 +08:00 via Android

开箱即用我觉得好

515576745

2019-10-04 10:54:00 +08:00 via Android

不是省得装库吗小白看法

princelai

2019-10-04 10:59:40 +08:00 via Android

原来用 conda，转回用 virtual env 了

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

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。

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。。

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。

necomancer

2019-10-04 12:44:23 +08:00

可以考虑 miniconda，conda 管理包省一些编译。

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

silkriver

2019-10-04 13:45:24 +08:00 via Android

miniconda = python + pip + venv + pyenv
anaconda = miniconda + 数据科学第三方库

ArtIsPatrick

2019-10-04 13:51:52 +08:00 via iPhone

做 web pipenv 之类的最方便吧

leoleoasd

2019-10-04 14:44:43 +08:00

miniconda 方便吧 2333

legege007

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

mimzy

2019-10-04 15:17:57 +08:00

@legege007 #25 VS Code 和这有啥关系……

不喜欢多余的东西在用 pyenv + pyenv-virtualenv

weyou

2019-10-04 15:36:39 +08:00 via Android

@sunwei0325 pyenv 不支持 windows 吧

poboquant

2019-10-04 15:40:47 +08:00

很多啊

Neveroldmilk

2019-10-04 17:46:02 +08:00

多。回答完了。pyenv、virtualenv 不如 conda 灵活。

fakepoet

2019-10-04 17:46:10 +08:00

@legege007 一个编辑器跟本帖的关系是？

wellhome

2019-10-04 18:05:46 +08:00 via iPhone

@silkriver 👍，讲到点子上了

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。

ila

2019-10-04 19:05:36 +08:00 via Android

@weyou pycharm 创建项目时会提示你

taoboli

2019-10-04 19:23:37 +08:00

个人 Windows 用着 miniconda，Ubuntu pyenv

rickli

2019-10-04 19:38:47 +08:00 via iPhone

Venv + pip 就够了啊？为什么要用 conda

vkhsyj

2019-10-04 20:34:20 +08:00

anaconda 适合不会配环境的机器学习 boy

zhangchioulin

2019-10-04 21:04:59 +08:00

从 virtualenv 转到了 pipenv

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。

IgniteWhite

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。。。

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~

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！

whatIsGhost

2019-10-04 21:38:40 +08:00

@IgniteWhite 终端挂代理或者换清华源

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。

rayhy

2019-10-04 21:51:56 +08:00 via Android

@aydd2004 建议用--user 而不是 sudo

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？

CallMeReznov

2019-10-04 23:29:22 +08:00

@aydd2004 #41 同好！

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…

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

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？

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

MinQ

2019-10-05 09:03:44 +08:00 via Android

@dcalsky 你好，可以导出来

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。

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🙃

lishoujun

2019-10-05 09:22:31 +08:00 via Android

在用+1

XIVN1987

2019-10-05 10:41:16 +08:00

不用，pip+virtualenv 挺好，，

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。

LokiSharp

2019-10-05 21:36:57 +08:00

开发用 anaconda 部署怎么办？

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