有没有好用的 Python 版本、虚拟环境和包管理的工具

[hu6u]

感觉 conda 不太好用，随便创建一个环境都比较大（个人感觉

[noqwerty]

试下来最简单的就是 micromamba 了

[anubu]

不嫌重的话，开发环境按项目配置 devcontainer ，配合 vscode 也能实现挺不错的工作区。

[NoOneNoBody]

我 miniconda 设了 4 个环境就 24G 了，只要装机器学习、深度学习的东西，空间小不了
本想找共享 package 的方案，发现需要学习很多知识，反正空间也够，就懒得去研究了

[raycool]

我用 miniconda

[pljhonglu]

rtx 做版本管理，poetry 依赖管理

https://github.com/jdx/rtx

[forQ]

linux：pyenv
windows：pyenv-win

[dif]

目前用 miniconda 。

[founddev]

miniconda yyds

[HOMO114514]

only conda

[lululau]

我特想知道为什么 pip 不能像 rubygems 一样在全局安装同一个包的不同版本？虚拟环境可以有，但是不要把包拷来拷去的好不好

[kiddingU]

conda

[ericguo]

@lululau 无法安装的同一个包的不同版本，不过可以每次切项目覆盖。

[Nugine0]

写几个基本需求，看看有没有人能给出方案。我以前的调查结论是没一个能打的。

1. 快速切换不同版本的 Python 解释器，方便升级或降级
2. 每个项目一个虚拟环境，互不干扰
3. 同一个包的相同版本共享一份全局空间，不要把每个项目都塞爆
4. 同一个包的 cpu 和 gpu 版本在不同虚拟环境互不干扰，例如项目 A 装 cpu 版，项目 B 装 gpu 版
5. 依赖兼容性检验，如果新装一个包会破坏环境，默认拒绝安装，可以选择强制安装
6. lock 文件独立于操作系统，例如在 windows 上生成的锁文件到 linux 上安装后不变
7. 支持安装自有索引的包，例如 PyTorch
8. 默认锁定兼容版本，而不是 xxx = "*"

[coolair]

实话实说，没有一个好用的！

[vialon17]

直接手动：
默认安装一个全局 py ，
其他 py 安装路径内改 python 执行文件名称就行了，pip 直接在文件夹内执行；
或者直接 venv 。

[fakepoet]

pyenv + pyenv-virtualenv

[917405917]

Poetry

[thevita]

@fakepoet

同 pyenv + pyenv-virtualenv ,
支持多种 venv 后端（具体是哪做的我也不是很清楚）, venv, virtualenv, conda 都支持
也能 用 python-build 安装 和管理 standalone 的 python

就能实现各种环境都在一起管理了

大部分机遇 几个 python3.x base ，派生一堆 venv

ai 的场景就 用 anaconda/miniconda 作为 base, conda 作为 venv 后端 管理具体的 ai venv

[IgniteWhite]

pyenv + pyenv-virtualenv

然后配置好终端模拟器和代码编辑器/IDE 对于 pyenv 虚拟环境的支持

[hertzry]

conda create -n your_env_name 就是一个空环境啊，里面什么也没有，怎么会大呢？