我要评论前言
在使用 pycharm 或其他 python 开发环境时，选择合适的 python 解释器对于项目的开发非常重要。关系到包的管理，项目文件的大小。
本文分析几种常见 python 环境管理工具（venv、conda、pipenv、poetry env）的优缺点。
经过对比尝试后，个人比较推荐用 conda 环境作为学习研究，他自带数据分析相关的包，但过于臃肿，建议用 venv 作为实际项目搭建环境，更加简洁直观，易于管理与发布。
如何设置 python 解释器
设置-python 解释器-选择核实的解释器。
各环境优缺点分析
1. venv (virtual environment)
优点:
轻量级：
venv是 python 自带的一个模块，不需要额外安装。简单易用：创建和管理虚拟环境非常直观。
广泛支持：几乎所有现代的 python 版本都支持
venv。
缺点:
功能有限：相比其他工具，
venv的功能较为基础，缺少一些高级特性。依赖管理：依赖项管理主要通过
requirements.txt文件，不如pipenv和 poetry` 那样灵活和强大。
2. conda
优点:
跨平台：支持 windows、macos 和 linux。
包管理：不仅管理 python 包，还管理其他语言的包。
环境隔离：强大的环境管理功能，可以轻松创建和切换多个环境。
科学计算：特别适合科学计算和数据科学项目，因为许多科学计算库都有预编译的包。
缺点:
体积较大：安装
conda本身需要较大的磁盘空间。速度较慢：相比于
pip，conda的安装速度可能较慢。社区生态：虽然
conda的生态系统在不断壮大，但某些最新的 python 包可能没有及时更新到conda-forge仓库中。
3. pipenv
优点:
依赖锁定：通过
pipfile和pipfile.lock文件管理依赖项，确保不同环境中依赖项的一致性。自动管理：自动管理虚拟环境，简化了环境的创建和激活过程。
集成测试：支持集成测试环境的管理。
缺点:
性能问题：在某些情况下，
pipenv的依赖解析速度可能较慢。兼容性：某些复杂的依赖关系可能导致解析失败。
4. poetry env (poetry)
优点:
依赖管理：强大的依赖管理功能，支持依赖锁定和版本管理。
构建工具：不仅仅是环境管理工具，还可以作为构建工具，支持打包和发布 python 包。
自动化：支持自动化脚本，可以方便地集成到 ci/cd 流程中。
灵活性：配置文件
pyproject.toml非常灵活，可以管理项目的各个方面。 缺点:学习曲线：相对于
venv和pipenv，poetry的学习曲线可能稍陡。社区支持：尽管
poetry的社区正在快速增长，但在某些方面可能还不如conda和pip成熟。
总结
venv：适合简单的项目和快速原型开发，因为它轻量且易于使用。
conda：适合科学计算和数据科学项目，特别是那些需要跨语言包管理的项目。
pipenv：适合需要严格依赖管理和多环境支持的项目。
poetry：适合大型项目和需要高级依赖管理和构建工具的项目。
venv 环境非常好用，原因是他将项目所需要的包就放在编辑文件下，且没有其他无关的包，这样就非常好控制。项目也不会特别庞大。
如何在 cmd 中激活. venv
指向 到所在目录
切换到同一驱动器上的另一个目录：
cd d:\baidusyncdisk\pythonprograms\data_analytics
切换到不同驱动器上的目录
d: cd \baidusyncdisk\pythonprograms\data_analytics
激活 venv 环境
.\.venv\scripts\activate
项目搭建好后，不用启动 pycharm 等 ide，激活 venv 环境，就可以在命令提示符中运行了。
到此这篇关于pycharm中python解释器如何选择的文章就介绍到这了,更多相关pycharm python解释器选择内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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