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公司新闻:
- 作为 Python 开发者，你是如何管理虚拟环境和项目依赖的？
文章详细介绍了 Python 虚拟环境的概念、作用以及与全局环境的区别。虚拟环境能够隔离项目依赖，避免不同项目之间的冲突，并确保项目的可复现性和环境一致性。文章逐一介绍了六种虚拟环境管理工具： venv：Python 3 内置的轻量级虚拟环境创建工具，简单
- 为什么有些人宁愿花费很多时间去自己手工配置Python环境 . . .
conda: python虚拟环境管理工具，其中一个功能是安装python包。pip: python的包管理工具，可以用于安装python包。miniconda: conda的压缩包，自带了一个名为base的虚拟环境，这个虚拟环境里只安装了python和几个必要的库。anaconda：conda的压缩包。
- 有没有什么包管理工具可以替代anaconda ？ - 知乎
只管理Python包，不处理环境 3 3 依赖解析方式 UV 使用先进的依赖解析器，能更快地解决冲突 在复杂依赖网络中表现更好 支持锁文件，确保环境可重现 conda 有自己的依赖解析系统，考虑非Python依赖 解析速度较慢，但能处理跨语言依赖 使用environment yml
- 作为 Python 开发者，你是如何管理虚拟环境和项目依赖的？
pipenv既可以管理虚拟环境，也可以管理包，它把这些集成起来，但这个开发流最有价值的是: 应用依赖管理(Application dependency management) 。我之前说用回了 virtualenv + pip 其实是有牺牲的。因为virtualenv(管理虚拟环境) + pip(包管理)对于依赖管理做得
- 使用pyenv管理多个Python版本依赖环境 - 知乎
从接触Python以来，一直都是采用virtualenv和virtualenvwrapper来管理不同项目的依赖环境，通过workon、mkvirtualenv等命令进行虚拟环境切换，很是愉快。 然而，最近想让项目能兼容更多的Python版本，例如至少同时兼容Python2 7和Python3 3+，就发现采用之前的方式行不通了。
- 如何使用 Anaconda 查看、创建、管理和使用 python 环境？
环境管理： Anaconda可以帮助你创建和管理多个独立的Python环境，每个环境可以具有特定的Python版本和安装的库，避免了不同项目间的依赖冲突。 包管理： Anaconda提供了一个方便的包管理工具Conda，可以轻松地安装、升级和删除Python包及其依赖项，让你更容易地管理项目所需的库。
- python 编程中有没有好的办法利用git进行代码的管理？ - 知乎
在设置好Git和GitHub后，接下来本文来讨论一些Python特有的协作场景。四、Python代码的协作编写 4 1 克隆Python仓库 要开始在Python项目上进行协作，首先需要将GitHub上的仓库克隆到本地计算机。可以使用git clone命令并在其后加上仓库的URL来完成：
- 使用Conda管理Python包和环境 - 知乎
写在前面被python下的包管理和环境管理反复折磨过几回，遂将遇到的一些问题和使用的方法整理下来，减少以后重复检索的劳动。本文主要聚焦在Conda，也有一些其他相关内容。 辨析 Python之所以强大，一方面是其本身…
- 想问一下，大家在使用python的时候，不同项目用的是不同 . . .
很多 Python 项目上来就是怼代码，没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快，但是一旦代码量上了规模，依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。可是稍微了解了一下后发现其实 Python 不止能当脚本语言来用。
- 为什么只有管理员模式下的cmd可以启动python？怎么改变 . . .
这个问题很简单，因为系统环境变量配置的问题 因为只配置了 “Administrator 的用户变量” 中的 Path 变量，而不是 “系统变量” 中的 Path 变量 （附加一个条件：命令提示符当前文件夹下面没有一个叫 python exe 的文件）
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