pyenv、virtualenv、anacondaの違いは何ですか？

私はPythonを学ぼうとするRubyプログラマーです。それはrbenvからのコピーアンドペーストのようなものなので、私はpyenvでかなり家族です。Pyenvを使用すると、システムに複数のバージョンのpythonを含めることができ、システムの機密部分に触れることなくpythonを分離できます。

すべてのpythonインストールにはpipパッケージが付属していると思います。私がまだ理解していないことは、このvirtualenvとanacondaを使用することを提案する多くの良いpython libがそこにあるということです。pyenv用のvirtualenvプラグインを見つけることもできます。

今、私はこれら2つのpyenvとvirtualenvの目的に混乱しています。pyenvの内部には、virtualenvプラグインがあります。

私の質問は：

• pyenvとvirtualenvの違いは何ですか？
• pyenvとvirtualenvの両方でpipコマンドを使用することに違いはありますか？
• このpyenv virutalenvは何をしますか？

例を挙げた説明は高く評価されます。

編集：それの価値が言及pip、ここだけでなく、などcondaとpip、このトピックに関連する類似点と相違点を持っています。

pip：Pythonパッケージマネージャー。

• あなたpipはruby gemコマンドと同等のpython と考えるかもしれません
• pip デフォルトではPythonに含まれていません。
• homebrewを使用してPythonをインストールできます。これにより、pipが自動的にインストールされます。brew install python
• OSXの最終バージョンには、デフォルトでpipが含まれていませんでした。Macシステムのバージョンのpythonにpipを追加するには、次のようにします。sudo easy_install pip
• PyPIを使用してPythonパッケージを見つけて公開できます：Pythonパッケージインデックス
• requirements.txtファイルはルビーに相当します gemfile
• 要件テキストファイルを作成するには、 pip freeze > requirements.txt
• この時点で、システムにpythonがインストールされており、システムにインストールされているすべてのpythonパッケージの概要を示すrequirements.txtファイルが作成されています。

pyenv：Pythonバージョンマネージャー

• docsから：pyenvを使用すると、Pythonの複数のバージョンを簡単に切り替えることができます。シンプルで控えめで、UNIXの伝統的な1つの目的を果たす単一目的のツールに従っています。このプロジェクトはrbenvとruby-buildからフォークされ、Python用に変更されました。
• 多くの人々はpython3を使うことをためらっています。
• Pythonの異なるバージョンを使用する必要がある場合は、pyenvこれを簡単に管理できます。

virtualenv：Python Environment Manager。

• ドキュメントから：対処されている基本的な問題は、依存関係とバージョン、および間接的な権限の1つです。LibFooのバージョン1を必要とするアプリケーションがあり、別のアプリケーションがバージョン2を必要としているとします。これらのアプリケーションを両方使用するにはどうすればよいですか すべてを/usr/lib/python2.7/site-packages（またはプラットフォームの標準の場所が何であれ）にインストールすると、アップグレードしてはならないアプリケーションを意図せずにアップグレードしてしまう状況が発生しやすくなります。
• を作成するにはvirtualenv、単にを呼び出しますvirtualenv ENV。ここで、ENVは、新しい仮想環境を配置するディレクトリです。
• を初期化するにはvirtualenv、する必要がありsource ENV/bin/activateます。使用を停止するには、を呼び出しますdeactivate。
• をアクティブにしたら、プロジェクトのファイルに対してvirtualenv実行することにより、ワークスペースのパッケージ要件をすべてインストールできます。pip install -rrequirements.txt

Anaconda：パッケージマネージャー+環境マネージャー+追加の科学ライブラリ。

• ドキュメントから：Anaconda 4.2.0には、Pythonの簡単なインストール（2.7.12、3.4.5、および3.5.2）、およびNumPy、Pandasを含む100以上のビルドおよびテスト済みの科学および分析Pythonパッケージのアップデートが含まれています、SciPy、Matplotlib、IPython、および620以上のパッケージがシンプルなconda install <packagename>
• 私はWeb開発者として、Anacondaを使用していません。すべてのパッケージを含めて約3GBです。
• スリム化されたminicondaバージョンがあります。個人的に使用した経験はありませんが、pip+ を使用するよりも簡単なオプションのようvirtualenvです。
• 一方でconda、あなたがパッケージをインストールすることができますあなたはまださらに、インストールする必要があるパッケージの種類に応じて使用ピップする必要があるかもしれませんので、これらのパッケージは、パッケージは、PyPIより分離されています。

以下も参照してください。

• conda vs pip vs virtualenv（anacondaのドキュメントのセクション）
• ピップとコンダの違い（スタックオーバーフロー）
• virtualenvとpyenvの関係（stackoverflow）

簡単な例え：

• pyenv〜rbenv
• ピップ〜バンドラー
• virtual env〜rvmのgemset。これは、gemsetなしで直接bundlerで管理できます。

私はpython3を使用しているので、venvという名前のpython3組み込み仮想環境を好みます。venvはシンプルで使いやすいです。公式ドキュメントを読むことをお勧めします。ドキュメントは短く簡潔です。

Rubyでは、バンドラーが仮想環境を処理するため、仮想環境は実際には必要ありません。virtual envとbundlerはどちらも優れていますが、コンセプトは異なりますが、同じ問題を解決しようとします。