在 M1 Mac (Apple Silicon) 上构建 Python 开发环境的选择

2021年9月7日

我渴望使用 Apple 芯片并购买了 M1 Macbook Air，但这确实是一位词曲作者。作为编程学习/开发环境，windows 或 Intel mac 可能更好。我不熟悉其他编程语言所以我不知道，这里总结了 M1 Mac 作为 Pyhon 开发环境的可能选项以及如何构建它。

M1 mac上的Python开发环境选择

快速调查显示，以下三个是当前（2021 年 9 月）的主要选项。

• 使用 Homebrew 安装
• 使用 Anaconda 环境（miniforge）
• 使用 Docker

M1 Mac上的环境搭建之所以复杂，是因为苹果芯片不同于传统的intel x86系列，采用Arm架构作为CPU架构（指令系统设计）。如果您阅读下面有关此内容的文章，您可以对其有所了解。

IT 工程师的提示 什么是 CPU 架构？
是什么让配备 ARM M1 处理器的 Mac 与 Intel 版本不同？

直接用 Homebrew 安装 python

如何使用 macOS（或 Linux）的包管理器“Homebrew”安装 python。

·优点

易于安装，因为它是 MacOS 环境中事实上的标准工具

·短处

有些 Python 包兼容 M1 Arm 架构，有些只适用于 Rosetta，所以每次安装包时都需要检查，所以使用时要小心。

我没有做过，但下面更简洁。

Rosetta 2 是一种仿真软件，它允许传统的 Intel Mac 二进制文件在基于 Arm 的 M1 Mac 上运行。

通过检查 Rosetta 2 发现 Apple M1 的快速秘密

使用 Anaconda 环境（miniforge）

蟒蛇 是一个为数据科学提供环境的平台。我们提供了许多以科学计算为中心的模块和工具的编译二进制文件，您可以轻松构建使用Python的环境。

Miniconda for m1 mac（Anaconda 的 Minicon 版本：参考 Anaconda 和 Miniconda 的比较） 叉子迷你锻造被使用。

·优点

轻松的环境构建和虚拟环境管理。 手臂原生和快速。
您不必担心 Python 包的 M1 支持。

·短处

如果使用pypi（pip）插入conda仓库中没有的包（不能用miniforge安装），环境可能会被意外冲突破坏，可能需要重新安装（参考： conda和pip：混合的危险）

以下文章（+ 视频）对此非常有帮助。

使用 Docker

如何在 Docker 容器上创建 python 环境。

·优点

如果为每个环境创建一个容器，就不必担心冲突。
您不必担心 Python 包的 M1 支持。

·短处

Docker 学习成本。根据过程的不同，它比上面两个要慢。

方法总结在这里。

まとめ

事实上， ”使用 Anaconda 环境（miniforge）“或”我认为这将是“使用 Docker”。先用 miniforge 试试，如果觉得不方便，就开始用 Docker。请让我知道是否有另一种更好的方法。

如果你只是想执行代码Google合作实验室有一些，但我省略了它，因为它不能说是环境构建。