前言

在使用 PyCharm 或其他 Python 開發(fā)環(huán)境時，選擇合適的 Python 解釋器對于項目的開發(fā)非常重要。關系到包的管理，項目文件的大小。
本文分析幾種常見 Python 環(huán)境管理工具（venv、conda、pipenv、poetry env）的優(yōu)缺點。

經(jīng)過對比嘗試后，個人比較推薦用 conda 環(huán)境作為學習研究，他自帶數(shù)據(jù)分析相關的包，但過于臃腫，建議用 venv 作為實際項目搭建環(huán)境，更加簡潔直觀，易于管理與發(fā)布。

如何設置 python 解釋器

設置-python 解釋器-選擇核實的解釋器。

各環(huán)境優(yōu)缺點分析

1. venv (Virtual Environment)

優(yōu)點:

• 輕量級：venv 是 Python 自帶的一個模塊，不需要額外安裝。

• 簡單易用：創(chuàng)建和管理虛擬環(huán)境非常直觀。

• 廣泛支持：幾乎所有現(xiàn)代的 Python 版本都支持 venv。

缺點:

• 功能有限：相比其他工具，venv 的功能較為基礎，缺少一些高級特性。

• 依賴管理：依賴項管理主要通過 requirements.txt 文件，不如 pipenv 和  poetry` 那樣靈活和強大。

2. conda

優(yōu)點:

• 跨平臺：支持 Windows、macOS 和 Linux。

• 包管理：不僅管理 Python 包，還管理其他語言的包。

• 環(huán)境隔離：強大的環(huán)境管理功能，可以輕松創(chuàng)建和切換多個環(huán)境。

• 科學計算：特別適合科學計算和數(shù)據(jù)科學項目，因為許多科學計算庫都有預編譯的包。

缺點:

• 體積較大：安裝 conda 本身需要較大的磁盤空間。

• 速度較慢：相比于 pip，conda 的安裝速度可能較慢。

• 社區(qū)生態(tài)：雖然 conda 的生態(tài)系統(tǒng)在不斷壯大，但某些最新的 Python 包可能沒有及時更新到 conda-forge 倉庫中。

3. pipenv

優(yōu)點:

• 依賴鎖定：通過 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件管理依賴項，確保不同環(huán)境中依賴項的一致性。

• 自動管理：自動管理虛擬環(huán)境，簡化了環(huán)境的創(chuàng)建和激活過程。

• 集成測試：支持集成測試環(huán)境的管理。

缺點:

• 性能問題：在某些情況下，pipenv 的依賴解析速度可能較慢。

• 兼容性：某些復雜的依賴關系可能導致解析失敗。

4. poetry env (Poetry)

優(yōu)點:

• 依賴管理：強大的依賴管理功能，支持依賴鎖定和版本管理。

• 構建工具：不僅僅是環(huán)境管理工具，還可以作為構建工具，支持打包和發(fā)布 Python 包。

• 自動化：支持自動化腳本，可以方便地集成到 CI/CD 流程中。

• 靈活性：配置文件 pyproject.toml 非常靈活，可以管理項目的各個方面。 缺點:

• 學習曲線：相對于 venv 和 pipenv，poetry 的學習曲線可能稍陡。

• 社區(qū)支持：盡管 poetry 的社區(qū)正在快速增長，但在某些方面可能還不如 conda 和 pip 成熟。

總結

• venv：適合簡單的項目和快速原型開發(fā)，因為它輕量且易于使用。

• conda：適合科學計算和數(shù)據(jù)科學項目，特別是那些需要跨語言包管理的項目。

• pipenv：適合需要嚴格依賴管理和多環(huán)境支持的項目。

• poetry：適合大型項目和需要高級依賴管理和構建工具的項目。

Venv 環(huán)境非常好用，原因是他將項目所需要的包就放在編輯文件下，且沒有其他無關的包，這樣就非常好控制。項目也不會特別龐大。

如何在 cmd 中激活. venv

• 指向 到所在目錄

切換到同一驅動器上的另一個目錄：

cd D:\BaiduSyncdisk\pythonprograms\data_analytics

切換到不同驅動器上的目錄

D:
cd \BaiduSyncdisk\pythonprograms\data_analytics

激活 venv 環(huán)境

.\.venv\Scripts\Activate

項目搭建好后，不用啟動 pycharm 等 ide，激活 venv 環(huán)境，就可以在命令提示符中運行了。

到此這篇關于PyCharm中Python解釋器如何選擇的文章就介紹到這了,更多相關PyCharm Python解釋器選擇內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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