大家喜欢使用 anaconda 吗？

miniconda +1

喜欢用 pip +1
但其实 anaconda 有个很好的优点是：诸如 TensorFlow, numpy 之类的包，anaconda 装上来是支持 mkl 的，比 pip 装的要快很多。

深度学习的也可以用～一直工作在 anconda 下。

conda install 和 pip install 安装的 tensorflow-gpu 不太一样，conda 会根据 tf 版本，自动安装不同版本的 cuda 和 cudnn。如果只在电脑上装某一个版本的 cuda 和 cudnn，然后用 pip 安装，很多需要手动编译 tf。

我司算法人员基本都是 anaconda，如果用 pip，我觉得大概率是算法菜鸟。

miniconda，window 下安装 django websocket 总是失败，实在无解使用 miniconda，妈妈再也不用担心我的环境了

miniconda3 不错。去掉 MKL 之后更 mini 了。

喜欢用，但我感觉比较臃肿。

pyenv 入侵性太强, 会在 path 里放一个假的 python, 依赖真 python 的 cli 工具会炸
venv 在 py2 下不能嵌套, 会让那些把 source xxx 放在 bashrc 里的人脑袋爆炸
pipenv 看起来是最好的, 但是不防小版本
同时这些工具都是用来启动一个服务. 不能让 cli 工具在虚拟环境里运行

pipsi 是给 cli 工具用的 pipenv, 但是和 pyenv 有冲突

conda 是大而全的解决方案: 二进制分发+防小版本升级.
但是和上面的 env 们一个毛病, 不能包装 cli 工具. conda2 里为了一个 py3 必须新建一个环境, 还要起个名字.

我同时需要 py2.7 py3.6 py3.7 又因为我的环境必须是 mac 所以我的解决办法是: 装个 debuan buster 虚拟机

其实上面的各种问题装个 linux 都能解决...

说用 pip 装肯定是算法菜鸟的肯定是不会自己编译软件的, 没有一份 tf 的头文件用啥 tf :)

https://aur.archlinux.org/packages/python-sonnet-git/ (虽然现在 sonnet 已经没有 c 依赖了 :( )

@Sasasu
#67 我同时需要 py2.7 py3.6 py3.7 又因为我的环境必须是 mac 所以我的解决办法是: 装个 debuan buster 虚拟机
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同时需要装这么多，用 conda activate 切换环境不方便？还装三个虚拟机，真是我见过最愚蠢的人了。
还有，tf 编译有多难？呵呵，tf 这么多版本，你一个个去编译试试？ tf 来一个版本，你编译一个？你 leader 不会骂你愚蠢吗。

@TheWalkingDead 我们这里从学校刚毕业的或者对 python 不太熟的，会用 anaconda 过渡一下，到后面就都自己按需弄环境了。看来我们这里都是越活越菜鸟了啊。

@Earl 应该是你司比较 low

@TheWalkingDead 这个回复倒是很清奇，就好像说只有用 matlab 才高大上，用 c++写算法的都是 low B。
不过你这个回复倒是很符合你对 V2EX 的认识，哈哈。

@TheWalkingDead
我装了一个虚拟机, 里面有我需要全部 python 版本

conda 的源码分发在 linux 上没有优势, 反倒有坏处, 比如你的机器没有 AVX2, conda 上的 tf 带 AVX2, 然后就 core dumped 了

用不惯 conda.... 也试过 pipenv，还是觉得 pip 更靠谱 :)