pyenv, virtualenv, anaconda의 차이점은 무엇입니까?

pyenv, virtualenv, anaconda의 차이점은 무엇입니까?

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저는 파이썬을 배우려는 루비 프로그래머입니다. 나는 rbenv에서 복사하여 붙여 넣는 것과 같기 때문에 pyenv와 함께 예쁜 가족입니다. Pyenv는 시스템에서 하나 이상의 파이썬 버전을 가질 수 있도록하고 시스템의 민감한 부분을 건드리지 않고 파이썬을 격리 할 수 ​​있도록합니다.

모든 파이썬 설치가 pip 패키지와 함께 제공된다고 가정합니다. 내가 여전히 이해하지 못하는 것은이 virtualenv 및 anaconda를 사용하도록 제안하는 좋은 파이썬 라이브러리가 많이 있다는 것입니다. pyenv 용 virtualenv 플러그인도 찾을 수 있습니다.

이제이 두 pyenv 및 virtualenv의 목적과 혼동되고 있습니다. pyenv 내부에는 virtualenv 플러그인이 있습니다.

내 질문은 다음과 같습니다.

• pyenv와 virtualenv의 차이점은 무엇입니까?
• pyenv와 virtualenv 모두에서 pip 명령을 사용하는 데 차이가 있습니까?
• 이 pyenv virutalenv는 무엇을합니까?

예를 들어 설명해 주시면 대단히 감사하겠습니다.

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편집 : 그것의 가치는 언급 pip으로,뿐만 아니라 여기 conda및 pip유사점과이 주제와 관련된 차이가 있습니다 .

pip : Python 패키지 관리자.

• pip루비 gem명령에 해당하는 파이썬 이라고 생각할 수 있습니다.
• pip 기본적으로 파이썬에 포함되어 있지 않습니다.
• homebrew를 사용하여 Python을 설치하면 pip가 자동으로 설치됩니다.brew install python
• OSX의 최종 버전에는 기본적으로 pip가 포함되지 않았습니다. Mac 시스템의 Python 버전에 pip를 추가하려면 다음을 수행하십시오.sudo easy_install pip
• PyPI : The Python Package Index를 사용하여 Python 패키지를 찾고 게시 할 수 있습니다 .
• requirements.txt 파일은 Ruby와 비슷합니다. gemfile
• 요구 사항 텍스트 파일을 만들려면 pip freeze > requirements.txt
• 이 시점에서 시스템에 python이 설치되어 있으며 시스템에 설치된 모든 python 패키지를 설명하는 requirements.txt 파일이 생성되었습니다.

pyenv : Python 버전 관리자

• 문서에서 : pyenv를 사용하면 여러 버전의 Python간에 쉽게 전환 할 수 있습니다. 간단하고 눈에 거슬리지 않으며 한 가지를 잘 수행하는 단일 목적 도구의 UNIX 전통을 따릅니다. 이 프로젝트는 rbenv 및 ruby-build에서 분기되었으며 Python 용으로 수정되었습니다.
• 많은 사람들이 python3 사용을 주저합니다 .
• 다른 버전의 파이썬을 사용해야 pyenv하는 경우이를 쉽게 관리 할 수 ​​있습니다.

virtualenv : Python 환경 관리자.

• 문서에서 : 해결되는 기본 문제는 종속성 및 버전 중 하나이며 간접적 인 권한입니다. LibFoo 버전 1이 필요한 응용 프로그램이 있지만 다른 응용 프로그램에는 버전 2가 필요하다고 가정 해보십시오.이 두 응용 프로그램을 어떻게 사용할 수 있습니까? 모든 것을 /usr/lib/python2.7/site-packages (또는 플랫폼의 표준 위치가 무엇이든)에 설치하면 업그레이드해서는 안되는 응용 프로그램을 실수로 업그레이드하는 상황에 빠지기 쉽습니다.
• 을 만들려면을 virtualenv호출하기 만하면됩니다 virtualenv ENV. 여기서는 ENV새 가상 환경을 배치 할 디렉토리입니다.
• 를 초기화하려면 virtualenv, 다음을 수행해야합니다 source ENV/bin/activate. 사용을 중지하려면 deactivate.
• 을 활성화 하면 프로젝트의 파일 에 대해 virtualenv실행하여 작업 공간의 모든 패키지 요구 사항을 설치할 수 있습니다 .pip install -rrequirements.txt

Anaconda : 패키지 관리자 + 환경 관리자 + 추가 과학 라이브러리.

• 문서에서 : Anaconda 4.2.0에는 Python (2.7.12, 3.4.5 및 / 또는 3.5.2)의 쉬운 설치와 NumPy, Pandas를 포함하는 100 개 이상의 사전 빌드 및 테스트 된 과학 및 분석 Python 패키지의 업데이트가 포함되어 있습니다. , SciPy, Matplotlib 및 IPython. 간단한 방법을 통해 620 개 이상의 패키지를 사용할 수 있습니다.conda install <packagename>
• 웹 개발자로서 저는 Anaconda를 사용하지 않았습니다. 모든 패키지를 포함하여 ~ 3GB입니다.
• 개인적으로 사용한 경험은 없지만 +를 miniconda사용하는 것보다 더 간단한 옵션이 될 수있는 것처럼 보이는 슬림 다운 버전이 있습니다 .pipvirtualenv
• conda패키지를 설치할 수는 있지만 이러한 패키지는 PyPI 패키지와 별개이므로 설치해야하는 패키지 유형에 따라 pip를 추가로 사용해야 할 수도 있습니다.

또한보십시오:

• conda vs pip vs virtualenv (anaconda의 문서 섹션)
• pip와 conda의 차이 (stackoverflow)
• virtualenv와 pyenv (stackoverflow) 의 관계

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/38217545/what-is-the-difference-between-pyenv-virtualenv-anaconda