前言
许多 AI 相关的项目、游戏辅助工具都使用 Python 语言开发,迫使我开始接触 Python 的环境搭建。作为一个前端人,我已经对 Node.js、NVM、NPM 等工具再熟悉不过了,但搭建 Python 的过程中还是碰到了不少困难,在此记录一下,让和我一样的前端人能更快地理解 Python 的生态体系。
Python 生态
- Python: Python 解释器和运行时环境,对应前端体系中的 Node.js,官网 www.python.org
- Pip: Python 的包管理工具,对应前端体系中的 NPM,官网 pypi.org
- Conda: 用于管理 Python 环境,对应前端体系中的 NVM,但又略有区别
NPM 在安装项目依赖时,会安装在项目的 node_modules 目录下,也就是局部安装,各个项目之间互相不影响,而 Pip 则是默认装在全局,这和前端的思维不一致。装在全局会造成多个项目的管理不便,各个项目之间依赖冲突、相同依赖的不同版本无法同时存在。
为了解决这个问题,Conda 就出现了,它可以创建完全隔离的多个不同的 Python 环境,每个环境可以指定不同的 Python 版本,每个环境所安装的依赖也相互隔离。