配置Python环境变量到Windows系统中使用pyenv

1、前言

相较于pyenv而言，anaconda在Python安装方面提供了更为优质的使用体验，然而其存在一个较为突出的缺陷，即所支持的Python版本范围相对有限。对于部分较为陈旧的项目而言，所需特定版本的Python可能无法在anaconda中找到对应选项，例如py12306项目便需要Python 3.6版本，而该版本在anaconda中却无法获取。此外，在进行默认Python版本升级时，其过程也较为耗时。

2、pyenv

pyenv是一款用于管理Python版本的工具，能够实现对默认Python版本的灵活切换。关于默认Python版本这一概念，我在此分享个人的理解。在实际操作中，应尽量避免直接使用系统默认的Python版本来安装依赖项，而是先将默认Python版本调整为所需的特定版本，随后通过venv工具创建虚拟环境以实现对依赖项的独立管理。与Java语言中依赖管理的方式有所不同，Java借助Maven可以统一控制依赖包的下载路径，所有依赖均存储于Maven缓存目录下，项目外部不会出现冲突问题。然而，在Python中，安装依赖时会直接与当前系统中的python.exe产生关联，并未像Java那样提供项目级别的二次获取机制。因此，在Python中若安装了多个不同版本的依赖库，则可能引发冲突问题，通常需要卸载其中一个版本才能继续使用另一个。

mac