Jaka jest różnica między pyenv, virtualenv, anaconda?

Jestem programistą ruby ​​próbującym nauczyć się Pythona. Jestem ładną rodziną z pyenv, ponieważ jest to jak kopiowanie i wklejanie z rbenv. Pyenv pomaga pozwolić na posiadanie więcej niż jednej wersji Pythona w systemie, a także izolować Pythona bez dotykania wrażliwej części systemu.

Przypuszczam, że każda instalacja Pythona zawiera pakiet pip. Nadal nie rozumiem, że istnieje wiele dobrych bibliotek Pythona, które sugerują użycie tego virtualenv i anaconda. Mogę nawet znaleźć wtyczkę virtualenv do pyenv.

Teraz jestem mylony z celem tych dwóch pyenv i virtualenv. gorzej w pyenv jest wtyczka virtualenv.

moje pytania to:

• Jaka jest różnica między pyenv a virtualenv?
• Czy jest jakaś różnica w używaniu polecenia pip zarówno w pyenv, jak i virtualenv?
• co robi ten pyenv virutalenv?

Twoje wyjaśnienie z przykładem będzie bardzo mile widziane.

Edycja: Warto piptu również wspomnieć , condaa pippodobieństwa i różnice są istotne dla tego tematu .

pip: Python Package Manager.

• Możesz myśleć o pipPythonie jako odpowiedniku gempolecenia ruby
• pip nie jest domyślnie dołączony do języka Python.
• Możesz zainstalować Pythona za pomocą homebrew , który zainstaluje pip automatycznie:brew install python
• Ostateczna wersja OSX nie zawierała domyślnie pip. Aby dodać pip do wersji Pythona w systemie Mac, możeszsudo easy_install pip
• Możesz znaleźć i opublikować pakiety Pythona za pomocą PyPI: The Python Package Index
• Plik Requirements.txt jest porównywalny z plikiem ruby gemfile
• Aby utworzyć plik tekstowy wymagań, pip freeze > requirements.txt
• Zwróć uwagę, że w tym momencie w naszym systemie jest zainstalowany język Python i utworzyliśmy plik Requirements.txt, który przedstawia wszystkie pakiety Pythona, które zostały zainstalowane w systemie.

pyenv: Menedżer wersji Pythona

• Z dokumentacji : pyenv pozwala łatwo przełączać się między różnymi wersjami Pythona. Jest prosty, dyskretny i jest zgodny z tradycją UNIX-ową dotyczącą narzędzi jednofunkcyjnych, które dobrze wykonują jedną rzecz. Ten projekt został rozwidlony z rbenv i ruby-build i zmodyfikowany pod kątem języka Python.
• Wiele osób waha się przed użyciem Pythona3 .
• Jeśli potrzebujesz używać różnych wersji Pythona, pyenvpozwala to łatwo zarządzać.

virtualenv: Menedżer środowiska Python.

• Z dokumentacji : Podstawowym problemem, do którego się odnosi, są zależności i wersje, a pośrednio uprawnienia. Wyobraź sobie, że masz aplikację, która wymaga wersji 1 LibFoo, ale inna aplikacja wymaga wersji 2. Jak możesz używać obu tych aplikacji? Jeśli zainstalujesz wszystko w /usr/lib/python2.7/site-packages (lub jakiejkolwiek innej standardowej lokalizacji twojej platformy), łatwo jest skończyć w sytuacji, w której niezamierzenie zaktualizujesz aplikację, której nie należy aktualizować.
• Aby utworzyć virtualenv, po prostu wywołaj virtualenv ENV, gdzie ENVjest katalog do umieszczenia nowego środowiska wirtualnego.
• Aby zainicjować virtualenv, musisz source ENV/bin/activate. Aby przestać korzystać, po prostu zadzwoń deactivate.
• Po aktywowaniu virtualenvmożna zainstalować wszystkie wymagania pakietu obszaru roboczego, uruchamiając plik pip install -rprojektu requirements.txt.

Anaconda: menedżer pakietów + menedżer środowiska + dodatkowe biblioteki naukowe.

• Z dokumentacji : Anaconda 4.2.0 zawiera łatwą instalację Pythona (2.7.12, 3.4.5 i / lub 3.5.2) oraz aktualizacje ponad 100 wstępnie zbudowanych i przetestowanych pakietów naukowych i analitycznych Pythona, w tym NumPy, Pandas , SciPy, Matplotlib i IPython, z ponad 620 dodatkowymi pakietami dostępnymi za pośrednictwem prostegoconda install <packagename>
• Jako twórca stron internetowych nie korzystałem z Anacondy. To ~ 3 GB łącznie ze wszystkimi pakietami.
• Istnieje odchudzona minicondawersja, która wydaje się być prostszą opcją niż użycie pip+ virtualenv, chociaż nie mam doświadczenia w używaniu go osobiście.
• Chociaż condapozwala na instalację pakietów, pakiety te są oddzielne od pakietów PyPI, więc nadal może być konieczne dodatkowe użycie pip, w zależności od typów pakietów, które chcesz zainstalować.

Zobacz też:

• conda vs pip vs virtualenv (sekcja w dokumentacji z anacondy)
• różnica między pip i conda (stackoverflow)
• związek między virtualenv i pyenv (stackoverflow)

Prosta analogia:

• pyenv ~ rbenv
• pip ~ bundler
• wirtualny env ~ gemset w rvm. Może to być zarządzane bezpośrednio przez bundler, bez gemset.

Ponieważ używam python3, wolę wbudowane środowisko wirtualne python3 o nazwie venv . venv jest prosty i łatwy w użyciu. Zalecałbym przeczytanie jego oficjalnych dokumentów. Dokument jest krótki i zwięzły.

W Ruby tak naprawdę nie potrzebujemy środowiska wirtualnego, ponieważ zajmuje się nim bundler. Zarówno wirtualne środowisko, jak i pakiet są świetne, ale mają inną koncepcję, ale próbują rozwiązać ten sam problem.