Poetry是一个集成的Python包管理工具，解决了传统pip在依赖和虚拟环境管理中的不足。它自动处理依赖关系，简化项目配置和发布，适合中大型项目和团队协作，提升开发效率。
虚拟环境是Python开发的重要工具，使用venv模块可以创建隔离的应用空间，方便管理包和依赖。通过pip freeze生成requirements.txt文件，便于复制环境，避免项目冲突，简化协作，是Python开发的标准实践。
本文介绍了venv和conda两种创建独立Python环境的工具，比较了它们在安装、包和依赖管理、跨平台兼容性、易用性、性能、社区支持和整体生态系统等方面的差异。venv适用于简单的Python项目，conda适用于管理复杂的依赖关系和多语言项目。可以同时使用venv和conda来充分利用它们的优势。
TimeMachine Exclude是一款辅助macOS备份系统TimeMachine的工具，可以排除开发过程中产生的依赖目录，提高备份效率。
本文介绍了使用Python3自带的虚拟环境(venv)功能制作一键整合包的方法，包括创建虚拟环境、安装项目依赖、查看和退出虚拟环境，以及执行项目脚本和编写bat脚本。嵌入式Python适用于将Python嵌入其他应用程序中，虚拟环境适用于管理多个Python项目的依赖关系。
本文介绍了在Linux shell中运行Python虚拟环境脚本的方法，包括创建虚拟环境、激活虚拟环境、安装依赖库和调用Python脚本。
本文介绍了使用Python的venv模块管理虚拟环境的方法，包括创建、激活和停用虚拟环境，安装ipykernel包并生成kernelspec以在jupyter中使用虚拟环境，以及提供了kernelspec的管理命令。
venv和conda都用于创建和管理Python虚拟环境，但conda提供了更深层次的隔离，适用于管理非Python的包或科学计算库。venv适用于只需要Python库的项目。
When I tested examples of the book Deep learning from scratch, a RuntimeError prompted told me matplotlib backend was not able to function correctly as my Python is not installed as a framework.
最近需要调试各个版本的折腾，所以虚拟环境是必须走起的。。。
venv 是 python 3.3 以后自带的虚拟环境，在不同虚拟环境里，能够独立安装不同版本的库，互不干扰。 本文将在 venv 中安装 tensorflow。在虚拟环境中安装 tensorflow 不需要 sudo。 创建虚拟环境，命名为 tensorflow…
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
