Python 3.x 是否可以将我自己的Python解释器与Conda'；什么是OpenCV python库？

我在一个Python项目上工作，该项目在一个地方调用Julia的代码，在另一个地方使用OpenCV

不幸的是，我更喜欢Python解释器。（我知道我可以构建一个定制的Julia系统映像，但当我想测试Python中Julia代码的开发版本时，我担心构建会延迟。）

到目前为止，有效的方法是使用Conda代替Conda。Spack构建的Python有一个共享的

libpython

，Spack的存储库包含一个最新的

opencv

不幸的是，与Conda相反，Spack是围绕编译一切而不是下载二进制文件的范式设计的。

opencv

的安装时间远远超过1小时，这对于开发环境中的一次性安装来说几乎是不可接受的，但构建Docker映像的时间却长得令人沮丧

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所以我有一个想法：也许有可能将我自己的Python与Conda生态系统的其余部分集成起来

这不是一个完整的解决方案，但Spack确实支持，并且可以并行构建它们并保持更新。它还没有（还没有）一个公共二进制镜像，因此您可以从预先存在的构建中快速安装这些东西。这正在进行中

因此，如果您喜欢Spack方法，可以为您的开发环境设置自己的二进制缓存和自动构建

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我不确定康达的解决方案是什么。您可以制作自己的conda forge包，但我认为如果您偏离了标准包，您可能会重新实现许多包来支持您的用例。另一方面，他们可能会接受修补程序，以使您的特定配置正常工作。

此处提到了解决方案的类似问题：。“集成我自己的Python”是什么意思？我不知道二进制缓存，Spack规则（再次）！这大大改变了我使用spack部署东西的方式！