我开始看pipenv看起来还不错。我唯一担心的是，我的大部分项目都涉及numpy, scipy和其他一些不那么小的图书馆。
目前管理我的项目的方式：
I have pyenv and pyenv-virtualenv安装。我有一些（目前是 4 个）具体的virtualenvs每个都迎合一个type的项目。项目本身有.pyenv-version设置，我有自动加载 virtualenv 功能pyenv已启用。如果我需要共享一个项目，我会生成一个requirements.txt with pip freeze -l来自virtualenv.
所以在我当前的设置中，我有X项目数量和Y, Y << X数量virtualenvs，总共需要几 GB 的硬盘空间。请注意，由于像这样的大型库numpy每一个virtualenvs相当大，大约 700-900 MB。
我的问题：
据我所理解，pipenv默认情况下会创建一个virtualenv对于我的所有项目，我的硬盘空间占用了吗？virtualenvs会大幅增加。我感兴趣的是：
- 可以分享吗
pipenv跨多个项目的环境，使用exactly相同的依赖关系？即多个pipenv加载相同的配置virtualenv?
- 如果没有，是否可以生成
pipenv配置文件来自virtualenv我设置了pyenv？即我不会使用pipenv为了实际运行我的项目，我不会创建任何virtualenvs with pipenv，但我会创建pipenv用于共享项目的配置文件（在本例中，可能与requirements.txt以及）。
edit:
我重写了大部分问题以使其更清楚。
pipenv似乎不太适合您的特定工作流程，因为它以项目为中心而不是以环境为中心。 pipenv将虚拟环境视为不稳定的环境，并保留在情况需要时自由更改其的权利。您可以使用它，但在环境发生变化的情况下，保持所有项目同步将是一件很痛苦的事情，因为pipenv'是严格审查。
You can显式指定虚拟环境pipenv用于项目通过创建一个.venv项目根目录中的文件及其路径（通常，virtualenvs 是在特定位置创建的，具有自动生成的名称，其中包含项目路径的哈希值）。这似乎没有记录。
然而，pipenv，不像virtualenv，检查并强制虚拟环境具有满足条件的确切模块集Pipfile以及生成的文件中指定的确切“最后测试的配置”Pipfile.lock.
- 此外，如果你生成
Pipfile from requirements.txt，它将指定确切的包版本并包括所有依赖项 -而根据设计，它应该包含更多智能信息。
因此，如果您更改环境中的任何软件包版本，您将需要：
- 全部更新
Pipfile.lock受影响的项目中的 s（例如复制更改的项目）。随着生成的Pipfile，您可能会删除它们。
- 全部更新
Pipfile如果有更改，则将受影响的项目中的 s 更改为新的软件包版本（例如，复制更改的版本）
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