本教程旨在指导用户如何在不安装Conda的情况下，利用Python自带的venv模块创建虚拟环境，并使用pip工具安装和管理Python包，特别是当您拥有一个Conda environment.yaml文件时。文章将详细介绍从创建到激活虚拟环境，再到通过pip安装依赖的完整流程，并探讨将Conda环境配置转换为Pip兼容格式的关键注意事项。
引言
在Python项目开发中，环境隔离和依赖管理是至关重要的环节。Conda和Pip是两种主流的包管理工具，Conda以其跨语言、跨平台的特性在科学计算领域广受欢迎，而Pip则是Python官方推荐的包安装工具，通常与venv（或virtualenv）结合使用进行环境管理。有时，开发者可能由于系统限制、项目需求或个人偏好，希望在不安装Conda的情况下，使用Pip来管理基于Conda environment.yaml文件定义的Python包。本文将详细阐述如何实现这一目标。
使用venv和pip替代Conda进行环境管理
当您不希望安装Conda，但需要部署一个由Conda environment.yaml文件描述的项目环境时，可以利用Python自带的venv模块创建独立的虚拟环境，并结合pip来安装所需的Python包。
创建并激活Python虚拟环境
Python的venv模块允许用户创建轻量级、独立的虚拟环境。每个虚拟环境都有自己的Python解释器和一套独立的包安装目录，从而避免不同项目间的依赖冲突。
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创建虚拟环境： 在项目根目录下，打开终端并执行以下命令来创建一个新的虚拟环境。您可以将myenv替换为您希望的环境名称。
python3 -m venv myenv
这条命令会在当前目录下创建一个名为myenv的文件夹，其中包含了新虚拟环境所需的所有文件。
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激活虚拟环境： 创建环境后，需要将其激活，以便后续安装的包都作用于此环境。激活命令根据您的操作系统和Shell类型有所不同。
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macOS / Linux：
source myenv/bin/activate
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Windows (Command Prompt)：
myenv\Scripts\activate.bat
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Windows (PowerShell)：
myenv\Scripts\Activate.ps1
激活成功后，您的终端提示符前通常会显示虚拟环境的名称（例如 (myenv)），表明您当前正在该环境中操作。
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macOS / Linux：
通过pip安装依赖包
一旦虚拟环境被激活，您就可以使用pip来安装Python包。如果您的Conda environment.yaml文件主要列出了PyPI上可用的Python包，并且格式相对简单，您可能可以直接尝试使用pip install -r命令。
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准备requirements.txt文件：pip通常通过requirements.txt文件来批量安装依赖。虽然environment.yaml与requirements.txt格式不同，但如果environment.yaml中仅包含简单的Python包及其版本，您可以手动将其转换为requirements.txt。例如，如果environment.yaml中有：
name: my_project_env channels: - defaults dependencies: - python=3.9 - numpy=1.23.0 - pandas=1.5.0 - scikit-learn=1.1.2 - pip: - some-pip-package==1.0您可以创建一个requirements.txt文件，内容如下：
numpy==1.23.0 pandas==1.5.0 scikit-learn==1.1.2 some-pip-package==1.0
请注意，python=3.9这样的行通常不需要在requirements.txt中指定，因为venv已经基于特定的Python版本创建。
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安装依赖： 在已激活的虚拟环境中，使用pip install -r命令安装requirements.txt中列出的所有包：
pip install -r requirements.txt
如果您的environment.yaml文件非常简单，且您确认其中所有包都可通过PyPI获取，有时甚至可以直接尝试：
# 请注意：这通常只适用于非常简单的environment.yaml文件 pip install -r environment.yaml
但这种方法并不总是可靠，因为pip对environment.yaml的解析能力有限。更推荐的做法是将其转换为标准的requirements.txt。
重要考量与限制
尽管使用venv和pip可以替代Conda进行Python包管理，但理解其局限性至关重要。
conda environment.yaml的兼容性问题
conda environment.yaml文件不仅可以指定Python包，还可以指定非Python依赖（如MKL、CUDA工具包等）、特定编译版本、以及来自特定Conda渠道的包。这些是pip无法直接处理的：
- 非Python依赖： pip是Python包安装器，无法安装Conda提供的底层系统库或非Python语言的包。
- Conda渠道： conda可以从conda-forge, bioconda等特定渠道安装包，这些包可能不在PyPI上，或者在PyPI上的版本与Conda渠道提供的版本存在差异。
- 精确的构建字符串： conda可以指定非常精确的包构建字符串（例如 numpy=1.23.0=py39h20f2924_0），这确保了二进制兼容性。pip通常只关心版本号。
因此，直接将复杂的environment.yaml文件用于pip install -r往往会导致错误或安装不正确的版本。
处理非Python依赖
如果您的environment.yaml中包含重要的非Python依赖，您需要手动在您的操作系统上安装这些依赖。例如，如果需要mkl，您可能需要通过系统包管理器（如apt, yum, brew）或从官方网站下载安装。
将Conda依赖转换为Pip兼容格式
对于复杂的environment.yaml，最佳实践是手动或使用工具将其转换为requirements.txt文件。
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手动转换： 仔细检查environment.yaml中的dependencies列表。
- 识别并移除所有非Python依赖。
- 识别并移除所有channels信息。
- 将Python包及其版本（例如 numpy=1.23.0）转换为pip兼容的格式（例如 numpy==1.23.0）。
- 如果environment.yaml中包含pip部分的依赖，直接将其复制到requirements.txt中。
考虑使用工具（高级）： 虽然本教程旨在避免Conda，但如果您偶尔需要转换，可以临时安装Conda并使用其conda list --explicit或conda env export命令导出当前环境的包列表，然后手动筛选出Python包并转换为requirements.txt。或者，一些社区工具（如conda-to-pip-requirements）可能能辅助这个过程，但其可靠性需要验证。
总结
在不安装Conda的情况下，使用python -m venv和pip来管理Python环境和安装包是完全可行的，尤其适用于主要依赖PyPI上Python包的项目。关键在于理解conda environment.yaml与pip requirements.txt之间的差异，并进行必要的转换。通过创建独立的虚拟环境，并精确控制requirements.txt文件中的依赖，开发者可以灵活地在各种环境中部署Python项目，同时避免不必要的Conda安装。当environment.yaml包含复杂的非Python依赖或特定Conda渠道包时，则需要额外的手动干预来确保环境的正确复现。
