本文旨在指导用户如何在不安装 Conda 的前提下，利用 Python 的 `venv` 和 `pip` 工具，安装 `environment.yaml` 文件中定义的 Python 包。通过创建虚拟环境并使用 `pip` 从 `environment.yaml` 文件中安装兼容的 Python 依赖，可以有效管理项目依赖，避免系统级安装冲突，并提供一种轻量级的替代方案。
在Python开发中，Conda和pip是两种常用的包管理工具。Conda以其强大的环境管理能力和对非Python依赖的支持而闻名，而pip则是Python官方推荐的包安装工具，专注于Python包。有时，我们可能遇到一个项目提供了Conda的environment.yaml文件来定义依赖，但我们不希望或无法安装Conda，而更倾向于使用pip进行管理。本文将详细介绍如何在不依赖Conda的情况下，通过Python的内置venv模块和pip工具来安装environment.yaml文件中定义的Python包。
1. 理解 environment.yaml 文件与 pip 的兼容性
environment.yaml 文件通常包含以下部分：
- name: 环境名称
- channels: Conda源
- dependencies: 依赖列表，可能包含Python包、非Python系统库（如numpy=1.20、python=3.9、nodejs、mkl等）。
pip 能够识别并安装dependencies列表中那些在PyPI（Python Package Index）上可用的Python包。然而，pip 无法直接处理 environment.yaml 文件中定义的非Python依赖、特定的Conda通道，或那些仅在Conda生态系统中可用的包。这意味着，如果environment.yaml中包含大量非Python依赖或自定义Conda包，直接使用pip安装可能会失败或无法满足所有依赖。
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对于仅包含Python包及其版本号的environment.yaml文件，pip可以很好地解析和安装。
2. 使用 venv 创建和激活虚拟环境
在安装任何项目依赖之前，强烈建议创建一个独立的Python虚拟环境。虚拟环境可以隔离项目依赖，避免不同项目之间的包版本冲突，并保持系统Python环境的整洁。
以下是创建和激活虚拟环境的步骤：
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创建虚拟环境： 打开终端或命令行界面，导航到你的项目目录，然后执行以下命令创建一个名为myenv的虚拟环境（你可以替换myenv为你喜欢的任何名称）：
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，其中包含了独立的Python解释器和pip工具。
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激活虚拟环境： 虚拟环境创建完成后，需要将其激活。激活虚拟环境后，所有通过pip安装的包都将安装到这个环境中，而不是全局Python环境中。
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macOS/Linux 用户：
source myenv/bin/activate
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Windows 用户（PowerShell）：
.\myenv\Scripts\Activate.ps1
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Windows 用户（Command Prompt）：
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.\myenv\Scripts\activate.bat
成功激活后，你的命令行提示符通常会显示虚拟环境的名称（例如 (myenv)），表示你当前正在虚拟环境中操作。
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3. 使用 pip 从 environment.yaml 安装包
一旦虚拟环境被激活，你就可以使用pip来尝试安装environment.yaml文件中列出的Python包。pip支持直接从一个YAML文件（或更常见的是requirements.txt文件）中读取并安装依赖。
执行以下命令：
pip install -r environment.yaml
注意事项：
- 请确保environment.yaml文件位于当前工作目录下，或者提供正确的路径。
- 如前所述，pip只会尝试安装其中可识别的Python包。如果environment.yaml包含Conda特有的语法或非PyPI包，pip可能会跳过这些条目或报错。
- 如果environment.yaml中指定了Python版本（例如python=3.9），pip不会更改当前虚拟环境的Python版本。虚拟环境的Python版本是在创建时确定的。
4. 优化 environment.yaml 文件以适应 pip
为了更好地与pip兼容，你可能需要手动将environment.yaml中的Python依赖项转换为requirements.txt格式。这通常涉及到：
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手动筛选： 从environment.yaml的dependencies列表中提取所有Python包及其版本。 例如，如果environment.yaml包含：
dependencies: - python=3.8 - numpy=1.21 - pandas>=1.3.0,<1.4.0 - scikit-learn - some-conda-only-package
你可以创建一个requirements.txt文件：
numpy==1.21 pandas>=1.3.0,<1.4.0 scikit-learn
注意：python=3.8这类条目是Conda用来指定环境Python版本的，不应包含在requirements.txt中。some-conda-only-package如果不在PyPI上，也需要移除。
版本规范： 确保版本号格式符合pip的要求（例如，==用于精确匹配，>=、
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安装： 创建requirements.txt文件后，使用以下命令安装：
pip install -r requirements.txt
总结
通过venv和pip，我们可以在不安装Conda的情况下，有效地管理和安装environment.yaml文件中定义的Python包。这种方法特别适用于那些主要依赖PyPI上的Python包的项目。然而，对于依赖复杂的非Python库或Conda特有包的项目，可能需要更深入的手动调整或考虑其他解决方案。始终建议在项目开始时就明确包管理策略，以确保开发和部署的顺畅。
