[开发笔记] python 开发环境相关实践
python 版本控制
Python 由于版本较多而且不同大版本兼容性差，所以在一个系统中存在多个 Python 版本是很常见的。但是一旦 Python 版本变多后，相应的包管理也变得错综复杂，很容易忘记哪个版本有那些包，哪本版本是用来开发什么项目的。
解决这一问题的较佳实践是使用 Conda 来管理。Conda 有两种版本，一个是 Anaconda ，面向科学计算并包含了一些相关的包，而另一个是 MiniConda，是 slim 版，主要包含 Conda。
Conda 以环境 environment 来分隔不同的 Python，各个环境相互独立。默认环境为 Base。
如果想要添加一个新的 Python 版本，那么就可以使用如下命令：
conda create -n new_env_name python=x.x (x.x 为 python 版本)
执行命令后，即创建了一个新的虚拟环境。
可通过命令：
conda activate env_name
来切换不同的环境。不同的环境对应这不同版本的 Python 及安装在这个版本上的包。（此时执行 Python 命令都是使用该环境下的 Python 版本，以及相关包）
命令：
conda deactivate
用来撤销当前环境。（此时 Python 版本回到系统默认，你会发现你终端前的一个小括号（base）消失）
Python 包管理
不同的安装工具和方式安装 Python 的包的结果不同。我常使用的有两种。
第一种是在不同的 Conda 环境下使用 pip 进行安装，此时该包就会安装到当前环境的 Python 版本中。注意，该包对于其他环境中的 Python 不可见。这种安装的好处是方便。但是安装结构相对松散，不是很容易管理。
第二种是对于开源项目，使用源码安装。源码安装的好处是项目易于管理，存放位置和项目资源相对集中。但是安装过程可能稍微会繁琐一些，如果涉及到与其他工具的协作或者依赖，需要手动处理。比如 pyltp 依赖 LTP，源码安装时需要手动将编译好的 LTP 复制到 pyltp 的 ltp 目录下，而第一种安装方式则不需要如此。还有一点就是，为了时 Python 能够 import 到新安装的包，需要将新安装的包的路径（用户自己选择的）加入到 Python 的 sys.path 中。加入方式有多种，我个人倾向于使用 .pth 文件方式。
详细可以参考：https://blog.csdn.net/zhongbeida_xue/article/details/86649896