1) conda
내가 원래 사용하던 파이썬 가상환경을 위해 사용하던 conda!
하나씩 다운로드 받아야하는 번거로움이 있어서 잘 사용하지 않는다고 한다.
설치하는 경우에 conda명령어를 사용하여 설치한다.
둘 다 사용해도 된다. 근데 conda install pip후에 사용
[Python] pip와 conda의 차이
참고 블로그 - https://dailyheumsi.tistory.com/33 참고 블로그 - https://databonanza.tistory.com/17 pip를 맹목적으로 따라치면서 항상 대충 알고 넘어갔던 부분을 짚고 넘어가고자 합니다. 어떤 패키지를 사..
vg-rlo.tistory.com
2) virtualenv
pycharm을 사용하던 중 requirements.txt를 통해서 모든 라이브러리를 설치하는 것을 발견했다.
이는 pip 명령어를 사용하는데 한번에 처리해줘서 편하다고 한다.
그래서 이를 활용하여 가상환경을 만들고 거기에 pip을 통해 설치하였다.
명령어 참고
http://lemon421.cafe24.com/blog/textyle/39315
이것만 보면 해결된다.
https://hleecaster.com/python-venv/
파이썬 가상환경 venv 사용하기 (패키지 쉽게 관리하기) - 아무튼 워라밸
파이썬에서 venv를 활용한 가상환경 사용법, 폴더 관리, pip 패키지 관리를 최대한 쉽게 정리해보았다.
hleecaster.com
3)pipenv
이 방법이 좋다고 다들 하니 참고해보자.
conda & pipenv의 차이점
https://towardsdatascience.com/pipenv-vs-conda-for-data-scientists-b9a372faf9d9
Pipenv vs Conda (for Data Scientists)
This article compares pipenv and conda as of Jan 2021 using a set of criteria, some of which are most relevant to data scientist
towardsdatascience.com
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