我开始看pipenv，看起来很不错。我唯一担心的是，我的大部分项目涉及numpy，scipy和其他一些不那么小的图书馆。
目前的方式管理我的项目：我安装了pyenv和pyenv-virtualenv。我有几个（目前是4个）特定的virtualenvs，每个都迎合一种类型的项目。项目本身有.pyenv-version设置，我有启用pyenv的自动加载virtualenv功能。如果我需要分享一个项目，我会从requirements.txt生成pip freeze -l和virtualenv。
因此，在我目前的设置中，我有X项目数量和Y, Y << X数量virtualenvs，所有相当于几GB的硬盘空间。请注意，由于像numpy这样的大型库，每个virtualenvs都非常大，大约700-900 MB。
我的问题：
据我了解，pipenv默认会为我的所有项目创建一个virtualenv，因此我的virtualenvs占用的硬盘空间会大大增加。我感兴趣的是：
pipenv环境，这些项目使用完全相同的依赖项？即加载相同的pipenv的多个virtualenv配置？pipenv设置的virtualenv生成pyenv配置文件？即我不会使用pipenv来实际运行我的项目，我不会用virtualenvs创建任何pipenv，但我会创建pipenv配置文件以共享项目（在这种情况下，可能也在requirements.txt旁边）。编辑：我重写了大部分问题，以使其更清晰。
pipenv似乎不适合您的特定工作流程，因为它以项目为中心而非以环境为中心。 pipenv将虚拟环境视为不稳定，并保留在情况需要时自由更改虚拟环境的权利。您可以使用它，但是在您的环境发生变化的情况下，由于pipenv更加严格，所以保持所有项目同步将是一件痛苦的事。
您可以为pipenv显式指定用于项目by creating a .venv file in the project root with a path to it的虚拟环境（通常，virtualenvs是在具有自动生成的名称的特定位置创建的，其中包含项目路径的哈希值）。这似乎没有记录。
然而，与pipenv不同，virtualenv检查并强制执行虚拟环境具有满足Pipfile条件的精确模块集以及生成的Pipfile.lock中指定的确切“最后测试配置”。
Pipfile生成requirements.txt，它将指定确切的包版本并包含所有依赖项 - while by design, it's supposed to contain more intelligent information.因此，如果您在环境中更改任何软件包版本，则需要：
Pipfile.locks（例如，复制已更改的项目）。使用生成的Pipfile，您可以放弃删除它们。Pipfiles更新为新的软件包版本（例如，复制已更改的软件包）