venv、pip、conda、anaconda、miniconda的区别和优缺点，和彻底清除python多余的环境

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virtualenv

简介

这是一个虚拟环境管理器，它可以让你每个项目甚至每个脚本配置一个自定义的Python解释器环境。

这最大的好处是我可以不污染开发环境，​使得不同Python应用的开发环境相互独立。某个项目/应用开发环境升级不影响其他应用的开发环境，也不会影响全局的环境,因为虚拟环境是将全局环境进行私有的复制。

当我在虚拟环境进行 pip install 时，只会安装到选择的虚拟环境中。

使用方法

在pycharm打开项目文件夹的终端里

# 安装virtualenv，若之前安装过，则不用安装。 pip3 install virtualenv # 创建一个独立的python运行环境：myenv # 参数：--no-site-packages （可省略） 其意义在于不复制已经安装到系统Python环境中的所有第三方包从而得到一个“纯净”的运行环境。 # 此时当前目录下会生成一个名为：“myenv” 的目录，该目录中存放刚生成的虚拟环境文件，譬如第三方包等。 virtualenv --no-site-packages myenv # 激活虚拟环境 # Windows： myenv\Scripts\activate.bat # Linux: source myenv/bin/activate # 以上命令执行完后会发现命令提示符变了，有个(myenv)前缀，表示当前环境是一个名为“myenv”的Python环境，此时可以在该环境中按照我们熟悉的方式安装库、运行程序等。而且可以直接使用虚拟环境中的pip和python命令即可，不用再使用自己的pip3、python3等。 # 使用deactivate命令退出当前的myenv环境 deactivate 

venv

简介

Python 从3.3 版本开始，自带了一个虚拟环境 venv。它的很多操作都和 virtualenv 类似，但是两者运行机制不同。因为是从 3.3 版本开始自带的，这个工具也仅仅支持 python 3.3 和以后版本。所以，要在 python2 上使用虚拟环境，依然要利用 virtualenv 。

使用

# Windows 中venv已经以标准库的形式存在，不用再单独安装 # Linux sudo apt-get install python3-venv # 如有不同版本的Python3,可指定具体版本venv：python3.5-venv # 在当前目录创建一个独立的Python运行环境: myenv # Windows py -3 -m venv myenv # Linux python3 -m venv myenv # 激活虚拟运行环境、安装第三方包、运行程序及退出虚拟环境等操作均与 virtualenv 相同，在此不再赘述。 

pip

pip 是 Python 最常用的包管理器，它能自动处理依赖 。

conda

如果说venv是虚拟环境管理器，pip是包管理器，那么conda则是两者的结合。

anaconda

Anaconda 是一个基于 Conda 的 Python 发行版，他与conda区别的是，他主要面向数据科学、机器学习和科学计算领域，提供了广泛的数据处理、分析和可视化工具。譬如他提供了 Anaconda Navigator，一个可视化的界面，用于管理环境、安装软件包和启动应用程序。

Miniconda

它是Anaconda的无界面和预装包的版本。

venv和conda的区别

• conda虚拟环境是独立于主环境的，venv不独立。
  意思是无论操作系统解释器（就是主环境，或者说本机python环境）什么版本，哪怕2.7，我也可以指定conda的python版本为3.10，甚至本机不安装python，只安装了conda，我也可以用python3.10。而venv是依赖主环境的，如果本机装的是py2.7，那么久不可能使用py3.10。
  
• 包重复问题
  使用venv的话，会在项目的文件夹（或者当时创建项目时指定的文件夹）下创建一个单独的venv文件夹，这个文件夹里会有项目所有需要的包，即使主环境中已经有这个包了。然而conda每个虚拟环境都固定创建在用户设定的一个位置，这使得多个项目共享一个虚拟环境更加方便。
  

conda中的包管理和pip的区别

• conda的包管理器做的一般，且会安装过多依赖。所以我们大部分情况下还是使用pip安装包。
• 但pip只能安装Python的包，conda还可以安装一些不是Python开发的软件或工具。
• conda提供了图形化环境，也就是anaconda，这里面集成了jupyter notebook等工具。
• conda能多线程下载，pip只能单线程，下一些比较大的工具时差别比较明显。

删除venv的环境

删除多余的python环境

注意以下列出的法一和法二最好都尝试一遍。而且先尝试法一，不然法二尝试了后，法一可能无法删除

法一：使用控制面板删除

法二：命令行查询python环境位置后手动删除