python - Conda env 与 venv / pyenv / virtualenv / 等

2021-0602 更新：在研究、体验和谷歌搜索后，我找到了这篇文章。它是详细的，以我发现有用的方式固执己见，并提供了我正在寻找的一切等等。极力推荐。Conda 与 venv 完全不同。

原始答案 经过研究和玩耍，这是我发现的，特别关注conda环境和venv之间的区别：

高级别的，conda 环境和 venv 之间没有太大区别。没有大的性能差异、设置时间差异、复制差异等。
使用一个或另一个的决定应该主要由个人偏好和工作惯例驱动（例如，如果您的工作对所有内容都使用 venv，那么使用 venv 而不是 conda 环境可能是有意义的。）

有一些差异值得指出：

Conda 环境可以为 python 和 R 设置环境，所以如果你在两个 conda 之间切换可能更可取，所以你只需要学习一组工具/约定。
Conda 环境都存储在一个文件夹中。这有利有弊：
优点：您可以轻松查找您创建的所有环境。
优点：您可以为多个项目重复使用一个环境（例如，我有一个“财务”环境，它适用于我所有与财务相关的项目。）
缺点：您必须以不同的方式命名所有环境，并记住名称（或查找它们）。
缺点：将该环境存储在您创建的项目文件夹中更加痛苦。这意味着您需要记住哪个环境与哪个项目一起使用，并且您不能简单地 cd 进入项目文件夹，然后激活存储在该文件夹中的通用名称“env”。

对于我正在做的编程类型，我发现 conda 环境很有帮助。我可以很容易地看到 venv 是更好选择的用例。

最后，Conda 既是环境管理器，也是像 PIP 这样的包管理器。有用的比较表在这里。

简而言之，如果您还没有强烈的偏好，conda 比 venv 或 pip 更健壮，可以与 pip 结合使用，并且可能是更好的默认选项。也就是说，如果你已经有强烈的偏好，这意味着你可能已经知道如何做你想做的事，所以改变它不太值得。