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提要

哈喽，大家好！说起Python，就不得不讲讲它的环境管理机制，真是资深工程师听了都流泪。由于可选的工具、方法实在是太多了（‍Pip, venv, virtualenv, pyenv, pipenv, micropipenv, pip-tools, conda, miniconda, mamba, micromamba, poetry, hatch, pdm, pyflow），完全搞不清楚该用哪个好么。

TL;DR

别用那些乱七八糟的工具了，安装 mambaforge，用 mamba 安装软件包，最快、最靠谱、最安逸！

一、Python环境？虚拟环境？

由于不同的Python项目对其运行环境有不同的要求，可能：

1. 对依赖的Python有不同的版本要求；（例如：老项目A是用Python2开发的，目前运行也很正常，不再打算投尽力升级了；而新项目B、C、D都采用Python3开发；）

2. 对依赖的同一个软件有不同的版本要求；（例如：项目E和F都是用Python3开发，但它们依赖了LibA的不同版本（V1和V2），两个项目目前都能正常运行，目前也不敢贸然将LibA都升级为同一个版本（V3），还需要全面测试，太麻烦）

3. 其[依赖的软件]所需的依赖有不同的版本要求；（例如：这是完全不可预料的，我怎么会知道我依赖的这些软件包，又需要别的哪些依赖….）

简单说，虚拟环境用于提供项目级的Python环境隔离，避免项目间的依赖冲突。

二、为什么说 Mambaforge 最靠谱？

虽然这么说有点绝对（毕竟没有什么软件是最靠谱的…），但是但是但是！对于还尚未形成符合自己偏好的Python环境管理方式的Pythoner，或者还没玩清楚虚拟环境的Pythoner, 或者Python初学者来说，我推荐用 Mambaforge。

由于 Mambaforge 能给你提供这些东西：

• 一个精简版Python解释器（mambaforge）

• 一个虚拟环境管理器（`mamba env`）

• 一个包管理器（`mamba install`）

• 一个快速的依赖解析器（比conda的解析器快了不止一点半点）

• 一个包含海量软件包的生态（conda-forge channel）

• 一个庞大的开发者社区（有大佬持续维护，未来有保障、可靠！）

• 跨平台支持（Linux/Mac/Windows）

• 多CPU架构支持（
  x86_64/ppc64le/aarch64/Apple M1）

三、Mambaforge 最佳实践

3.1. 安装 mambarforge

从官方仓库（
https://github.com/conda-forge/miniforge/releases）下载安装包，并安装。

3.2. 使用 mamba create 创建环境

# 创建名为 bayes_mle 的 Python 环境mamba create -n bayes_mle

3.3. 切换当前环境

3.4. 使用 mamba install 安装依赖

# 使用 mamba 安装 numpymamba install numpy

四、Python管理工具野史

虽然我强烈安利的是 mambaforge，但我觉着还是有必要给大家讲一讲，Python 的众多管理工具（‍Pip, venv, virtualenv, pyenv, pipenv, micropipenv, pip-tools, conda, miniconda, mamba, micromamba, poetry, hatch, pdm, pyflow）的发展脉络是怎样的，以及 mambaforge 是如何脱颖而出的。

• `Python` 诞生了

• 虽然 `Python` 很好，但是我需要用外部工具 –> `pip`

• 虽然 `pip` 很好，但是对于同一个库，我需要同时安装多个版本 –> `venv、virtualenv`

• 虽然 `virtualenv` 很好，但是我需要同时安装多个版本的Python –> `pyenv`

• 虽然 `virtualenv 和 pyenv` 很好，但是我都合二为一 –> `pyenv-virtualenv`

• 虽然 `虚拟环境` 很好，但是我想明确我的依赖关系，方便我重新构建环境 –> `pip freeze > requirements.txt`

• 虽然 `能明确依赖关系` 很好，但是我只想把我项目中的直接依赖找出来 –> `pip-compile, conda-lock`

• 虽然 `虚拟环境` 很好，但是我想让这个虚拟环境以项目为单位生效 –> `pipenv`

• 虽然 pipenv` 很好，但是我想让它轻量化一点 –> `micropipenv`

• 虽然 pipenv` 很好，但是我平时开发的不是普通应用，而是组件库 –> `poetry`

• 虽然 上面说的这些 都很好，但是我还有依赖非Python库的需求 –> `conda`

• 虽然 `conda` 很好，但是依赖解析也太慢了 –> `mamba`

• 虽然 `conda` 很好，但是我们普通用户也应该能向这个生态贡献组件库 –> `conda-forge`

• 虽然 `conda 和 conda-forge` 的确 很好，但是最好有个东西能把它们提前打包在一起，方便我使用 –> `miniforge`

• 虽然 `miniforge` 很好，但是我想用 mamba 替换掉 conda，加快解析速度 –> `mambaforge`

参考：

Managing Python Environments in 2022 (for the 99%)：

https://aseifert.com/p/python-environments/

conda-forge/miniforge：

https://github.com/conda-forge/miniforge/releases