Python项目依赖管理：venv与conda

一、初步认识

常用的三种虚拟环境和安装包工具：

venv：（py自带）虚拟环境工具，配合pip安装依赖，通过requirements.txt批量管理包。
conda：（需单独安装）可管理Python和非Python依赖（如CUDA、C库），环境隔离能力强。
uv ：https://github.com/astral-sh/uv。`uv` 是一个极速的 Python 包安装工具（比pip快10-100倍）。
- 使用案例：week03\README.md

使用选择：

你是 Python 开发者 → uv 或 venv

你是数据科学家 → conda

你追求极致速度 → uv

你不想装任何额外工具 → venv

你维护旧项目 → 保持现状

二、教程

例如现在有个python项目，里边有个 requirements.txt（记录项目所有依赖包及其版本的文件）

1. 使用 venv（Python自带）

在requirements.txt同级目录执行以下命令。

创建虚拟环境

bash 复制代码

# Windows
python -m venv .venv

# macOS/Linux
python3 -m venv .venv

激活虚拟环境

bash 复制代码

# Windows (PowerShell)【在ide工具中执行命令要用这个】
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Windows (CMD)
.venv\Scripts\activate.bat

# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

激活成功后，命令行前会显示 (venv)

升级pip（可选但推荐）

bash 复制代码

pip install --upgrade pip

安装依赖包

bash 复制代码

pip install -r requirements.txt

# 推荐指定国内数据源下载
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

验证安装

bash 复制代码

pip list

或者在 .venv\Lib 目录可以看到安装的依赖包。

退出虚拟环境

bash 复制代码

deactivate

导出依赖到 requirements.txt

bash 复制代码

# 导出所有已安装的包生成 requirements.txt
pip freeze > requirements.txt

2. 使用 Conda

先下载安装 Miniconda 地址：https://repo.anaconda.com/miniconda/

创建虚拟环境

bash 复制代码

# 创建名为 myenv 的环境，指定Python版本【推荐指定】
conda create -n myenv python=3.11

# 或者创建时不指定Python版本
conda create -n myenv

激活虚拟环境

bash 复制代码

# Windows/macOS/Linux 通用
conda activate myenv

安装依赖包

bash 复制代码

# 方法1：使用pip安装（推荐，兼容性最好）
pip install -r requirements.txt

# 方法2：使用conda安装（如果requirements.txt是conda格式）
conda install --file requirements.txt

导出环境配置（备份用）

bash 复制代码

# 导出conda环境配置
conda env export > environment.yml

# 导出pip格式的依赖
pip freeze > requirements.txt

验证安装

bash 复制代码

conda list
# 或
pip list

退出虚拟环境

bash 复制代码

conda deactivate

其他常用命令

bash 复制代码

# 查看所有环境
conda env list

# 删除环境
conda env remove -n myenv

# 克隆环境
conda create -n newenv --clone oldenv

# 从environment.yml创建环境
conda env create -f environment.yml