Python——Python添加解释器Interpreter怎么选？

新建一个Python项目时，都会涉及到选一个解释器，那解释器这么多选项，要选哪个呢？

要运行一个 Python 开发的系统，选择合适的环境取决于你的需求和项目的具体情况。以下是每种环境的简要介绍和建议：

1. Virtualenv Environment:

   • 介绍：Virtualenv 是一个用于创建隔离 Python 环境的工具。每个环境都有自己的 Python 解释器和一套独立的包。
   • 建议：适合单个项目的开发，能有效避免包冲突。适用于大多数情况下的开发。

2. Conda Environment:

   • 介绍：Conda 是一个包管理器和环境管理器，广泛用于数据科学和机器学习项目。它支持 Python 和其他语言的包。
   • 建议：如果你的项目依赖很多科学计算库（如 NumPy、Pandas、SciPy 等），Conda 是一个不错的选择。

3. System Interpreter:

   • 介绍：使用系统级别安装的 Python 解释器。
   • 建议：不推荐用于开发，因为不同项目之间的依赖可能会冲突。更适合简单的脚本或一次性任务。

4. Pipenv Environment:

   • 介绍：Pipenv 是一个结合了 pip 和 virtualenv 的工具，用于创建和管理项目的依赖。
   • 建议：适合那些希望更好管理项目依赖和虚拟环境的开发者。它能自动生成和更新 Pipfile 和 Pipfile.lock 文件。

5. Poetry Environment:

   • 介绍：Poetry 是一个新的 Python 包管理工具，提供了依赖管理和发布功能。
   • 建议：适合那些希望更现代化和简化依赖管理的开发者。它能自动处理项目的依赖和虚拟环境。

综合建议

• 如果你是新手或者你的项目没有特别复杂的依赖，推荐使用 Virtualenv Environment。它简单易用，适合大多数开发场景。
• 如果你的项目涉及大量的科学计算库，推荐使用 Conda Environment。它能更好地处理科学计算库的依赖问题。
• 如果你对依赖管理有更高要求，想要现代化的管理工具，可以选择 Pipenv Environment 或 Poetry Environment。

选择一个环境后，你可以在其中安装所需的依赖，并开始开发和运行你的 Python 项目。