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Pixi：管理 Python 环境的更智能方式
Pixi 使 python 环境管理变得简单、一致且可移植。
来源:KDnuggets# 简介
#Python 现在是最流行的语言之一，在软件开发、数据科学和机器学习领域都有应用。它的灵活性和丰富的库集合使其成为几乎各个领域开发人员的最爱。然而，使用多个 Python 环境仍然是一个重大挑战。这就是 Pixi 发挥作用的地方。它解决了各个开发级别的可重复性和可移植性的真正挑战。从事机器学习、Web 应用程序或数据管道工作的团队可以获得一致的环境、更顺畅的持续集成/持续部署 (CI/CD) 工作流程以及更快的入职速度。凭借其独立的每个项目设计，它为 Python 环境管理带来了一种现代且可靠的方法。本文探讨如何使用 Pixi 管理 Python 环境。
Pixi# 为什么环境管理很重要
使用 venv 或 virtualenv 等工具管理 Python 环境一开始可能听起来很简单。然而，一旦项目范围扩大，这些方法就会显示出它们的局限性。您经常会发现自己为不同的项目重复重新安装相同的软件包，这变得重复且低效。此外，尝试与团队成员或跨生产服务器保持依赖关系同步可能很困难；即使很小的版本不匹配也可能导致项目失败。共享或复制环境可能会很快变得混乱，导致依赖项的某个设置在一台计算机上工作但在另一台计算机上中断的情况。这些环境问题可能会减慢开发速度，造成挫败感，并引入不必要的不一致，从而阻碍生产力。
venv
虚拟环境
# 使用 Pixi 的分步指南
// 1.安装 Pixi
//对于 macOS / Linux：打开终端并运行：
对于 macOS / Linux：现在，将 Pixi 添加到您的 PATH 中：
对于 Windows：以管理员身份打开 PowerShell 并运行：
对于 Windows：