conda和virtualenv有什么不同

最新推荐文章于 2025-11-01 21:41:51 发布

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本文对比了Python虚拟环境工具conda和virtualenv的功能差异。virtualenv根据本地Python版本创建虚拟环境，而conda允许指定Python版本创建环境，并且anaconda与miniconda在安装包数量上有所不同。

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conda和virtualenv的区别

两者都是python的虚拟运行环境，不一样的是

virtualenv：如果你本地安装的python版本是3.5，那么创建出来的虚拟环境均是基于3.5版本的空的python环境

conda：更强大，在创建虚拟环境的时候，可以选择用python的哪个版本，如用3.5还是3.6。由于不同版本python环境间还是有些不同的，所以有时我们是需要创建出版本的python环境的，conda就可以做到。

anaconda和miniconda的区别

都是conda，大家可以理解为一个是完整安装，一个是最小化安装

anaconda：安装好后，会安装很多个库，占用空间大一些

miniconda：是conda的一个最小化安装，只会安装conda，python及一些常用的包，如pip，zlib等，可以用conda install命令安装其他包，

除此之外，两者的命令都一样，没有什么不同

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Virtualenv environment和conda environment有什么不同

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### Conda 与 Virtualenv 的区别 #### 工具定位 Conda 是一个多语言环境管理工具，不仅限于 Python 生态系统，还能够处理其他编程语言的包和依赖关系[^1]。相比之下，Virtualenv 主要专注于 Python 包的管理和隔离，通过 `pip` 来安装和管理依赖项[^2]。 #### 功能特性 - **依赖管理**: Conda 不仅能管理 Python 包，还能管理非 Python 包（如 C 库或其他二进制文件）。它自带了一个名为 `conda` 的包管理器，提供了更广泛的软件包支持[^1]。而 Virtualenv 则完全依赖于 `pip`，主要用于纯 Python 包的管理[^3]。 - **Python 版本控制**: Conda 支持在同一环境中切换不同的 Python 版本，并且可以通过简单的命令创建带有指定 Python 版本的虚拟环境[^4]。Virtualenv 自身并不提供直接更换 Python 版本的功能，通常需要配合外部工具（如 pyenv 或手动配置）来实现这一点[^3]。 - **性能表现**: 创建和激活虚拟环境的速度方面，由于 Venv 是 Python 内置模块之一，因此其启动速度更快[^1]。然而对于复杂的数据科学项目来说，Conda 提供了更好的稳定性和兼容性保障[^2]。 #### 使用场景 - **Conda** 更适合用于数据科学领域以及涉及多种技术栈的应用开发工作流中，因为它具备更强健的跨平台支持能力和综合性的资源调度能力。如果您的项目涉及到大量数值计算或者机器学习框架，则推荐优先考虑采用 Conda 方案。 - **Virtualenv**,作为一款轻量化解决方案,非常适合那些仅仅关注单一 python应用构建维护需求的小型团队和个人开发者使用;尤其当您希望保持较低的学习成本同时又能享受到基本程度上的独立运行空间保护机制时,virtualenv将是不错的选择.[^2] ```python # Example of creating a new environment with conda conda create --name my_env python=3.8 # Activating the newly created conda env on Unix or macOS source activate my_env # On Windows Command Prompt: activate my_env # Creating an isolated python environment using virtualenv virtualenv venv_name # To start working within this specific virtualenv (Unix/macOS): source venv_name/bin/activate # For windows users instead run below command after creation step above. .\venv_name\Scripts\activate ```