虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的Python工具，允许Python站点包（第三方库）安装在本地特定项目的隔离目录中，而不是全局安装（即作为系统范围内的Python的一部分）。 这听起来不错，但到底什么是虚拟环境呢？虚拟环境只是一个包含三个重要组件的目录： · 安装了第三方库的site-packages /文件夹。 · 系统上安装的Python可执行文件的symlink符号链接。 · 确保执行Python代码的脚本使用在给定虚拟环境中安装的Python解释器和站点包。
在认识 Anaconda 之前，先认识一下conda，Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的，Conda和pip有啥区别呢？主要区别如下：
在软件和系统架构领域，尤其是作为运维开发工程师，掌握如何在Python项目中创建和管理虚拟环境是一项重要的技能。本文将详细介绍如何在Python 3中创建和使用虚拟环境，这对于隔离项目依赖、维护清洁的开发环境以及促进团队合作至关重要。
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义，yolov5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。
Python由于2.x和3.x版本不兼容的问题，出现了虚拟环境管理的方式，这也算是日常比较常见的Python环境配置的一种方式。此外，由于Python丰富的库依赖，对于库的管理又出现了不同。本文将总结日常使用virtualenv、pip、anaconda等Python配置的经验。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
当然你可能要问：不是已经有conda和pip了吗，为什么还要再搞个poetry出来？ 如果你进poetry的官网查看介绍，你会发现poetry像是一个加强版的pip和venv。 poetry不是conda这样的大而全的虚拟环境管理，不能像conda那样安装不同版的Python（甚至其它语言的程序）。 poetry专注于解决项目的依赖问题，确保他人能轻松复现你的Python项目（而不掉进依赖地狱）。
Python的版本众多，而且其内部的库Package也五花八门，这就导致在同时进行几个项目时，对库的依赖存在很大的问题。这个时候就牵涉到对Python以及依赖库的版本管理，方便进行开发，就需要进行虚拟环境的配置。 一方面：我们初学python的时候，下载第三方库的时候其实是在全局或者是整个系统中都可以使用，但对于一些项目来说，需要的库可能是与你电脑中安装的库不同版本的库，然而，一个系统不能包含两个不同版本的库，所以需要使用虚拟环境； 另一方面：以后工作中你跟别人交接项目的时候会存在不同库的版本，所以我们需要使用虚拟环境，新手来说是不必在意的，但是最好早点学习。
为了避免总是被初学者问相同的问题，我总结了一些在公众号粉丝群里面被问得比较多的问题。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
大多数 Python 新手不知道如何设置遵循专业程序员使用的最新标准的开发环境。本教程将教您如何使用行业公认的最佳实践正确创建一个完整的 Python 开发环境。
在做杂项题目利用python脚本对图片进行处理时，发现代码无论怎么调试都调试有误，然后换了一个代码发现自己pycharm中未装pil.
Pip是Python的包管理工具，用于方便地安装、升级和管理Python包。在本文中，我们将深入探讨Pip的基本命令和使用方法，以便读者能够更好地利用这一强大工具进行Python开发。
在 Python 中开发多个项目需要多个/不同版本的包。如果您有不同的应用程序需要不同的包组合，那么创建虚拟环境通常是一种很好的做法。
为Python设置机器学习环境可能是一项棘手的任务。如果你之前从未设置过类似的东西，那么可能需要花费数小时来处理不同的命令。
pip最普通的使用方法就是pip install <package_name>，如果要指定版本，可以用pip install <package_name>==<version>。如果你的应用中包含很多条依赖，可以把这些依赖都写在一个requirements.txt文件中，就像这样：
虚拟环境是在计算机中创建的一种隔离的、独立的工作区域。它主要用于在一个计算机系统中同时管理多个项目，每个项目都有自己独立的运行环境和依赖项。
Pipenv，它的项目简介为 Python Development Workflow for Humans，是 Python 著名的 requests 库作者 kennethreitz 写的一个包管理工具，它可以为我们的项目自动创建和管理虚拟环境并非常方便地管理 Python 包，现在它也已经是 Python 官方推荐的包管理工具。
你很可能想在开发中用上 virtualenv，如果你有生产环境的 shell 权限，你同样会乐于在生产环境中使用它。 virtualenv 解决了什么问题？ 如果你像我一样喜欢 Python，不仅会在采用 Flask 的Web 应用中用上 virtualenv，在别的项目中你也会想用上它。 你拥有的项目越多，同时使用不同版本的 Python 工作的可能性也就越大，或者起码需要不同版本的 Python 库。 悲惨现实是：常常会有库破坏向后兼容性，然而正经应用不采用外部库的可能微乎其微。当在你的项目中，出现两个或更多依赖性冲突时， 你会怎么做？ virtualenv 拯救你的系统环境 virtualenv 为每个不同项目提供一份 Python 安装。它并没有真正安装多个 Python 副本，但是它确实提供了一种巧妙的方式来让各项目环境保持独立。virtualenv就像一个隔离的沙盒,你在其中干啥都不影响物理python环境! 让我们来安装配置并简单使用virtualenv 是怎么工作的。
在我刚翻译完的 Python 打包系列文章中，作者提到了一个神奇的测试工具 tox，而且他本人就是 tox 的维护者之一。趁着话题的相关性，本文将对它做简单的介绍，说不定大家在开发项目时能够用得上。
用Python编代码体验极佳，并随着新版本的发布越来越好！对于我而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以理解的python文件。此外，当一个项目依赖于同一函数库的不同版本时，常常发生版本冲突。修复以上问题消耗大量时间，还经常导致其他项目出现问题。必须找到避免这类问题的解决方式，为编写代码提供便利。
对于很多人而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让很多爱不释手。
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最近在使用pycharm开发新项目的时候,每次打开新的工程都显示没有解释器,要不加了解释器就是代码一堆没有红色错误提示没有模块问题,找到了解决办法做一个记录.
欢迎来到本篇博客，我们将一同踏入Python的令人兴奋而富有创造力的世界！作为一门广受欢迎的编程语言，Python在各个领域都有着强大的应用。然而，在开始之前，我们需要确保你已经成功安装了Python。不用担心，本文将为你提供最全、最简单的安装教程，让你迅速拥有这门强大的编程工具。无论你是初学者还是有经验的开发者，这篇教程都将是你Python之旅的理想起点。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。所以conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
原因：不同项目采用不同版本的python，所依赖的库的版本也不一样，为了避免版本冲突，所以给每一个项目每个python版本创建一个虚拟环境，环境中所使用的依赖库也是独立存在，不会被其他版本或其他项目的库影响。
在实际的项目中，是不是一定要用“最新版”的模块或包呢？不一定。实际的项目要求往往比较复杂，比如有一个比较“古老的”网站项目中使用了 Django 2.2（参阅第12章12.3节），现在又要新建一个网站，要求使用 Django 3 。如此，在本地计算机的开发环境中就出现了同一个包的不同版本冲突，如何解决？
Pycharm的安装 pycharm的下载地址： 网上很多的下载说明，这里就不再赘述，下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可，完成安装。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
在开始学习了Python的基础知识以后，我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了， 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候，假设项目A使用Django模块1.9.x版本，而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本，我总不能打开一个项目的时候，就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦，一个模块可以手动卸载重装，如果遇到多个模块同时冲突的情况呢？这个时候就比较头疼了。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
pyenv简介 由于Python的依赖是基于site的，这对于生产环境来说，是一种简单而正确的方式，然而，对于我们的开发环境，基于这样的管理方式，带来了可怕的第三方依赖管理的难题，virtualenv适时出现了，拯救了广大被依赖问题困扰的Python程序员。virtualenv无疑是成功的，它为每个项目创建一个虚拟环境，使得项目的依赖全部在一个虚拟且封闭的环境中，互不干扰。然而，这就够了吗？想象下面一种场景：你的新项目在Python 3.3下面开发，而你维护的旧项目，却工作在Python 2.7之上，为了完
"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例，通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单：在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单，但具有重要的象征意义和实际价值。
我们一直想提高生产率-在相同的时间量内，我们可以完成更多的工作。数据科学研究人员也是如此。设置好硬件之后，就该考虑如何选择启动数据科学项目所需的软件了。问题在于市场上有太多选择，并且出于学习目的，您可能已经尝试过其他工具。换句话说，您的购物清单太长，您可能迷路了，不应该上手。
在windows10系统下安装两个不同版本的的python解释器，在通常情况下编译执行文件都是没问题的，但是加载或下载包的时候pip的使用就会出现问题，无法下载一直报错
在python项目开发中，保持环境的独立和清洁是至关重要的。这正是python虚拟环境的用武之地。本文旨在为python初学者提供一个关于虚拟环境的简明指南，帮助你理解其概念、重要性以及如何高效使用它们。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具，自带了数据科学相关的依赖包，支持多平台Win/linux/OS X。
Visual Studio 2013/2015 搭配 Python Tools for Visual Studio 扩充套件让 Visual Studio 能提供对 Python 程序语言高度整合的开发环境，并完整发挥 Visual Studio 强大的功能，协助您在 Visual Studio 内开发 Python 程序上如虎添翼，提升开发效率！
当您的 Python 项目依赖于外部包时，您需要确保使用每个包的正确版本。更新后，软件包可能无法像更新前那样工作。Python Poetry 之类的依赖项管理器可帮助您指定、安装和解析项目中的外部包。通过这种方式，您可以确保始终在每台机器上使用正确的依赖版本。
我们推荐使用最新版本的 Python 。 Flask 支持 Python 3.6 及更高版本。
“生命苦短，我用 Python。”一句话说明了 Python 开发的便利性，这也是这么多开发者热衷 Python 的原因。
是一个安装、管理python相关包的软件，还自带python、Jupyter Notebook、Spyder，有管理包的conda工具，非常有用。
由于python2和python3在部分语法上不兼容, 导致有人打趣道:"Python2和Python3是两门语言" 对于初学者而言, 如果同时安装了python2和python3, 那运行pytho
我就不再这里赘述了，我这里建议安装 anaconda3, 因为集成了很多常用的库，我们可以直接使用，不需要再去安装，可以参考我以前学习写得一篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43283885
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
Python 虚拟环境主要是为不同 Python 项目创建一个隔离的环境，每个项目都可以拥有独立的依赖包环境，而项目间的依赖包互不影响
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
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