Es gibt mehrere Möglichkeiten, um VSCode für Python auf einem Linux-System einzurichten. Hier sind einige der gängigsten Optionen:
Virtual Environments: Ein Virtual Environment (virtuelle Umgebung) ist eine isolierte Python-Installation, die unabhängig von der globalen Installation auf dem System arbeitet. Virtuelle Umgebungen ermöglichen es Ihnen, unterschiedliche Versionen von Python und unterschiedliche Paketversionen für verschiedene Projekte zu verwenden, ohne dass diese sich gegenseitig beeinflussen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, um virtuelle Umgebungen in Python zu erstellen, darunter venv, pyvenv, pyenv, virtualenv und virtualenvwrapper.
venv: venv ist ein Python-Modul, das in Python 3.3 und höher integriert ist. Es kann verwendet werden, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, indem man einfach den Befehl python3 -m venv in der Befehlszeile ausführt.
pyvenv: pyvenv ist ein ähnliches Modul wie venv, aber es wurde für ältere Versionen von Python entwickelt (Python 3.3 und früher). Es kann mit dem Befehl pyvenv erstellt werden.
pyenv: pyenv ist ein Tool, das mehrere Versionen von Python auf einem System installieren und verwalten kann. Es kann verwendet werden, um virtuelle Umgebungen mit verschiedenen Python-Versionen zu erstellen.
virtualenv: virtualenv ist ein Paket, das eine benutzerdefinierte Python-Installation erstellt, die unabhängig von der globalen Installation auf dem System arbeitet. Es kann mit dem Befehl virtualenv erstellt werden.
virtualenvwrapper: virtualenvwrapper ist eine Erweiterung für virtualenv, die die Verwaltung von virtuellen Umgebungen vereinfacht. Es bietet eine Reihe von Befehlen, um virtuelle Umgebungen zu erstellen, zu aktivieren und zu deaktivieren.
Pipenv: Pipenv ist ein Tool, das eine Kombination aus Pip (dem Standard-Paketmanager für Python) und virtualenv verwendet, um die Verwaltung von Paketen und virtuellen Umgebungen zu vereinfachen. Es kann verwendet werden, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen und Pakete mit dem Befehl pipenv install zu installieren.
Welches System Sie verwenden sollten, hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Vorlieben ab. Wenn Sie nur eine virtuelle Umgebung benötigen, um Ihre Abhängigkeiten zu verwalten, ist venv oder virtualenv eine gute Wahl. Wenn Sie jedoch mehrere Python-Versionen auf Ihrem System installieren und verwalten möchten, sollten Sie pyenv in Betracht ziehen. Wenn Sie Pipenv bereits verwenden, können Sie dies auch als Option in Betracht ziehen.
Fazit: In jedem Fall sollten Sie sicherstellen, dass Sie die virtuelle Umgebung aktivieren, bevor Sie VSCode öffnen, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Python-Installation verwenden. Sie können die virtuelle Umgebung aktivieren, indem Sie den Befehl source /bin/activate in der Befehlszeile ausführen, wobei der Name der virtuellen Umgebung ist.
update: some guiding remarks for Python virtual environments with conda
here are some guiding remarks for Python virtual environments with conda:
Conda is a package and environment management system that can be used for Python (as well as other languages). It is similar to pip and virtualenv, but it provides additional features like the ability to manage non-Python packages and to create environments with different versions of Python.
To get started with conda, you'll first need to install it on your system. You can download and install conda from the official Anaconda website (https://www.anaconda.com/products/individual) or from the conda website (https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html).
Once you have conda installed, you can create a new virtual environment using the following command: conda create --name myenv python=3.8. This will create a new environment called "myenv" with Python version 3.8 installed.
To activate the new environment, use the following command: conda activate myenv. This will activate the environment and any packages you install or commands you run will use the version of Python and packages installed in this environment.
You can install packages in the new environment using the following command: conda install package_name. This will install the specified package in the active environment.
To deactivate the environment, use the following command: conda deactivate.
You can list all of your existing environments using the command: conda env list.
If you want to remove an environment, you can use the following command: conda remove --name myenv --all. This will remove the "myenv" environment and all packages installed in it.
If you need to share your environment with others, you can create an environment file using the command: conda env export > environment.yml. This will create a YAML file that specifies all of the packages and dependencies in your environment. Others can recreate the same environment on their systems using the command: conda env create --file environment.yml.
Overall, conda provides a powerful and flexible way to manage Python environments and packages. With these guiding remarks, you should be able to get started creating and managing your own conda virtual environments.
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