Pyenv和pipenv

上回说到,conda是个神奇的项目,能够解决许多依赖的问题。但是conda也有坑,我目前遇到的几个有

  1. conda R不是原生R,是魔改R MRO项目。R本来底层就是C和C++,不同作者写的C/C++的R包虽然速度快,但是也引入了C依赖和跨平台的问题。然后又遇上这个魔改R所有有些包(甚至常见包),表现就很异常了。个人经历doParallel在conda R底下无法正常开启多线程,会强制使用所有CPU资源;同学有计算结果不对的情况(其他平台和服务器没有多测试)。
  2. conda会强制将系统的C/C++路径指向自己,所以当编译C/C++软件的时候会遇到路径混乱的问题。最常见还是在编译R包的时候,明明系统环境下有的依赖,装包的时候找不到,原因就是我没在conda底下装这几个依赖。

总之,用的有多爽,出问题就有多烦人。因此现在我已经将所有的conda的删掉了,改用pyenv和pipenv来管理我的Python环境(甚至能够管理不同的conda环境)。

Pyenv

不同Python版本的安装器

安装

# 从github clone一份代码即可,可根据需求更换目录
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv

# 将环境添加到bash配置文件中,当然用zsh或者dash的同志们根据情况自己换配置文件
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile

# 同上
echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n  eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bash_profile

# 重启$SHELL
exec "$SHELL"

安装完毕

安装基础使用

pyenv主要由以下几个subcommands


pyenv sub-commands
  • commands: 列出help


    image.png
  • local: 能够为特定项目指定Python版本

  • global:全局指定Python版本

  • shell:为某个终端指定特殊的Python版本

  • install: 列出能够安装的Python版本和安装特定版本的Python

    pyenv install -l     # 列出所有能够安装的python版本
    pyenv install 3.7.2    # 安装特定版本的Python
    
    部分能够安装的Python版本,没看错,他就是能够管理conda

    image.png
  • uninstall:卸载特定Python

  • version: 查看当前使用的Python版本


    pyenv version

    -versions:查看目前已经安装的Python版本


    pyenv versions
  • which: 查看Python路径

  • whence

缺点

某个版本的Python只能装一个,如果你需要写特别多不同项目的话,还是会遇到不同项目之间的依赖冲突问题(虽说比R不同包之间你死我活的依赖战争好多了)。

所以还是需要有虚拟环境的

pipenv

写requests的大佬做的项目。专门会用来管理虚拟环境的,我上手没几天。

安装

brew install pipenv    # MacOs
sudo dnf install pipenv   # fedora

随后在.bashrc 或者.zshrc添加eval "$(pipenv --completion)"

使用

基础用法

首先,需要切换到新项目所在的路径,因为它默认在当前路径下新建虚拟环境

  1. pipenv --python 3.7新建python3.7的虚拟环境
    • 如果不指定那个小版本,在所有已有的Python3.7中选最新的。比如这一句实际上会新建3.7.2而不是3.7.1
    • 如果pipenv找不到任何Python3.7的版本,自动调用Pyenv安装最新的Python3.7,然后在新建虚拟环境
  2. pipenv install package 安装Python包
    • 如果当前目录下没有任意的Python虚拟环境,新建(当前环境中默认的Python版本),然后再安装。
    • 好处是,会生成一个Pipfile可以自由调整pypi镜像,当项目开发完成时还可以lock去记录版本信息。
    • 比pip好的一点是,没有发布在Pypi而是放在github上的包,它也可以lock,写在依赖文件中,便于下次自动安装
  3. pipenv graph 查看目前项目下所有包的依赖情况
  4. pipenv check 会自动检查当前的依赖库安装情况,不满足的就满足它
  5. pipenv run pip freeze 就是正常的调用pip freeze
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