Python的开发环境
在 Python 开发环境中我们能看到很多工具，如 pip 、conda 、poetry 、 virtualenv 、 venv 、 pyenv 等等。他们是什么，都有什么作用，该怎么选择，如何构建一个开发环境，在这篇文章我会尽力全面的阐明，既然全面那么很多细节就无法照顾，感兴趣可以在参考资料中进一步了解。本文将人群分为两类，一类是持保持最新策略的人，希望个人 PC 里所有软件工具都保持最新，想体验最新特性，最新优化等；另一类是持保持稳定策略的人，比如部署在生产环境，不会经常变更版本，防止出现未知依赖问题等。对于这两类人群提供不同的建议。
在 Python 开发环境中最常见任务是 Python 版本管理、虚拟环境、包管理、打包发布、安装。
各工具提供功能概览：
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venv：提供虚拟环境。 -
virtualenv：提供虚拟环境。 -
pyenv：Python 版本管理。 -
conda：提供 Python 版本、虚拟环境、包管理、打包发布(conda)、安装。 -
poetry：虚拟环境相关、包管理、打包发布（标准）、安装。 -
pip：包管理、打包发布（标准）、安装。
若还有其他相关工具，欢迎在评论区推荐。
虚拟环境
虚拟环境包含一份独立的 Python 环境，含独立解释器与库集合（site-packages）。conda 、poetry 、 virtualenv 、 venv 、 pyenv 都有虚拟环境相关的设置。
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venv是 Python 标准库支持的虚拟环境创建库。
- 缺点
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venv在 Python 3.5 后推荐使用。 - 只能创建与主环境 Python 版本一致的虚拟环境。
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- 优点：无需额外下载。
- 使用：命令行使用简单，功能简单，无法满足复杂需求，但可通过其提供的 API 来编写完成复杂需求。面向第三方虚拟环境创建者。
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virtualenv是 Python 第三方库，可以创建独立的虚拟环境。
- 优点
- 支持 Python2 和 Python3。
- 可以为虚拟环境指定本地已有的 Python 版本。
- 缺点
- 不支持 Python 版本下载。
- 依赖 Python。
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pyenv是一个第三方工具，可以下载并管理多个 Python 版本。支持全局切换、单项目 Python 版本指定等特性。
- 缺点
- 不支持虚拟环境管理，需通过
virtualenv或pyenv-virtualenv来增强其功能。后者还提供管理conda环境功能。 - 安装复杂。Windows 用户使用请使用
pyenv-win。Linux/Mac 用户使用pyenv。
- 不支持虚拟环境管理，需通过
- 优点：不依赖 Python。
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conda支持下载创建不同版本 Python 虚拟环境。
- 缺点
- 无法获取最新 Python 版本。
- 安装复杂。
- 无法与其他工具保持兼容性。往往需要其他工具来提供对
conda的兼容性。
- 优点
- 使用方便
- 基本囊括开发环境所需的所有功能。推荐新手与持保持稳定决策的用户使用。
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poetry并不提供虚拟环境管理相关功能，只使用虚拟环境。可以使用将虚拟环境放置项目内的方式来创建虚拟环境。poetry定位是在单项目全面管理，所以与其他工具不太一样。
虚拟环境管理工具推荐
- 对于持保持最新策略，推荐
pyenv+poetry。（如果只想要虚拟环境管理可以用pyenv+pyenv-virtualenv) - 对于持保持稳定策略，推荐
conda。（同样推荐poetry用于单项目管理，conda用于全局管理）
pyenv与conda如果想同时使用，需要再安装pyenv-virtualenv。
包管理器
pip、conda、poetry
待更新
打包发布
pip、conda、poetry
待更新
安装
pip、conda、poetry
待更新
总结
待更新
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