在程序员日常的工作中，在研究某些源码的时候，会进行Python版本或者某个package版本的限制。此时，如果频繁地修改自己的环境将会极大地降低开发和调试的效率。在这种背景下，各种包管理工具就显得尤为重要。 Anaconda、Miniconda 和 Miniforge 在 Python 开发过程中，包管理是一个至关重要的环节。无论是处理多个项目的依赖关系，还是为数据科学、机器学习等领域构建环境，使用合适的包管理工具能够大大提升开发效率。常见的工具包括 Anaconda、Miniconda 和 Miniforge。虽然它们都可以用于包管理和虚拟环境的创建，但它们在安装方式、功能以及适用场景上有所不同。 Anaconda：全功能的解决方案 Anaconda 是一个集成开发环境，专为数据科学、机器学习和科学计算设计，其官网是https://www.anaconda.com。它不仅提供了一个易于使用的包管理器（`conda`），还包含了大量常用的第三方库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Tensorflow等。用户安装 Anaconda 后，几乎可以立即开始各种开发任务，而不需要额外安装其他依赖包。对于初学者或需要快速配置工作环境的开发者来说，Anaconda 是一个非常方便的选择。 然而，Anaconda 的一个缺点是它的安装包较大，安装过程中会下载和安装大量的库，这意味着它可能会占用较多的磁盘空间。如果你只是需要某些特定的库而不需要整个 Anaconda 套件，那么安装过程可能会显得不那么高效。同时，在商业版本中，Anaconda是需要付费的，每个月50美金的开销。如果是学术圈的账号，则需要每个月花费15美金。当然，如果是个人电脑的话，是完全免费的。 Miniconda：轻量级的替代品 如果你觉得 Anaconda 包含了太多不必要的库，可以考虑使用 Miniconda，其下载渠道是https://www.anaconda.com/download/success。Miniconda是Anaconda的一个轻量级版本，它仅包含conda包管理器和Python。相比于Anaconda，Miniconda提供了更小的安装包和更灵活的定制选项。安装Miniconda后，你可以根据项目的需要单独安装所需的包，而不会被一些默认的库所困扰。 Miniconda 特别适合那些想要掌控每个依赖的开发者，尤其是对于对系统资源要求较高的环境或者空间受限的用户来说，Miniconda 是一个理想的选择。通过 Miniconda，用户可以更精细地管理虚拟环境，避免不必要的包冲突和冗余安装。但是请注意，如果应用到商业领域，一旦贵公司的员工数超过200人，那同样也是需要收费的。 Miniforge：社区驱动的开源选择 Miniforge 是一个社区驱动的开源项目，其官网链接是：https://conda-forge.org/miniforge/。它提供了一个更加轻量级且完全开源的 Conda 发行版。它基于 Miniconda，但与 Anaconda 官方发行版不同，Miniforge 默认使用由 Conda Forge 社区维护的包源。Conda Forge 是一个由开发者和数据科学家共同维护的开源软件包仓库，其包的更新和维护通常较为频繁且具有较好的兼容性。同样的，Miniforge 支持windows、linux、mac三个常见的操作系统，且开源使用。 Miniforge 的优势在于它的完全开源性和灵活性。与官方的 Anaconda 发行版相比，Miniforge 更加贴近社区的需求。因此，适合那些有开源需求或倾向于使用 Conda Forge 的开发者。通过 Miniforge，用户可以轻松接入 Conda … Continue reading Python的包管理工具