¿Cuál es la diferencia entre pyenv, virtualenv, anaconda?

Editar: Vale la pena mencionar pip aquí también, ya que conda y pip tienen similitudes y diferencias que son relevantes para este tema.

Pip: el Gestor de Paquetes de Python.

• Podrías pensar en pip como el equivalente en python del comando ruby gem
• pip no está incluido con python por defecto.
• Puede instalar Python usando homebrew , que instalará pip automáticamente: brew install python
• La final la versión de OSX no incluía pip de forma predeterminada. Para agregar pip a la versión de python de su sistema mac, puede sudo easy_install pip
• Puede encontrar y publicar paquetes de python usando PyPI: El Índice de Paquetes de Python
• Los requisitos.el archivo txt es comparable al ruby gemfile
• Para crear un archivo de texto de requisitos, pip freeze > requirements.txt
• Nota, en este punto, tenemos python instalado en nuestro sistema, y hemos creado un requisito.archivo txt que describe todo el python paquetes que se han instalado en su sistema.

Pyenv: Administrador de versiones de Python

• De los documentos: pyenv le permite cambiar fácilmente entre varias versiones de Python. Es simple, discreto, y sigue la tradición UNIX de herramientas de un solo propósito que hacen una cosa bien. Este proyecto fue bifurcado de rbenv y ruby-build, y modificado para Python.
• Muchas personas dudan en usar python3 .
• Si necesita usar diferentes versiones de python, pyenv le permite administrar esto fácilmente.

Virtualenv: Gestor de Entorno Python.

• De los documentos: El problema básico que se está abordando es uno de dependencias y versiones, e indirectamente permisos. Imagine que tiene una aplicación que necesita la versión 1 de LibFoo, pero otra aplicación requiere la versión 2. ¿Cómo se pueden utilizar ambas aplicaciones? Si instalas todo en /usr/lib/python2.7 / site-packages (o cualquiera que sea la ubicación estándar de su plataforma), es fácil terminar en una situación en la que involuntariamente actualiza una aplicación que no debería actualizarse.
• Para crear un virtualenv, simplemente invoque virtualenv ENV, donde ENV es es un directorio para colocar el nuevo entorno virtual.
• Para inicializar el virtualenv, necesita source ENV/bin/activate. Para dejar de usar, simplemente llame a deactivate.
• Una vez que active el virtualenv, puede instalar todo un requisitos del paquete de workspace ejecutando pip install -r contra el archivo requirements.txt del proyecto.

Anaconda: Gestor de Paquetes + Gestor de Medio Ambiente + Bibliotecas Científicas Adicionales.

• De los documentos: Anaconda 4.2.0 incluye una fácil instalación de Python (2.7.12, 3.4.5 y/o 3.5.2) y actualizaciones de más de 100 paquetes Python científicos y analíticos pre-construidos y probados que incluyen NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib e IPython, con más de 620 más paquetes disponibles a través de un simple conda install <packagename>
• Como desarrollador web, no he usado Anaconda. Es ~3GB incluyendo todos los paquetes.
• Hay una versión reducida miniconda, que parece que podría ser una opción más simple que usar pip + virtualenv, aunque no tengo experiencia usándolo personalmente.
• Mientras que conda le permite instalar paquetes, estos paquetes son independientes de los paquetes PyPI, por lo que aún puede necesitar usar pip adicionalmente dependiendo de la tipos de paquetes que necesita instalar.

Véase también:

• conda vs pip vs virtualenv (sección en documentación de anaconda)
• la diferencia entre pip y conda (stackoverflow)
• la relación entre virtualenv y pyenv (stackoverflow)