如何解决你如何处理冲突的python库依赖版本
我想运行两个不同的库，它们需要相同依赖项的不同版本（例如，如果一个库需要 pandas 0.25 而另一个库需要 pandas 0.5）。我基本上是运行一个库来准备数据，然后运行另一个库来评估该数据。我注意到这一直是其他项目的一个问题，我需要制作多个 conda 环境来处理具有不同依赖版本的不同库，因此我需要将任务分成不同的脚本并单独运行所有内容。
我目前的解决方案是只在数据上运行第一个库，然后切换环境并运行另一个脚本来运行第二个库。这是有效的，但它是一项重复性任务，准备所有数据然后切换到评估它有效，但准备所有数据需要 25GB，我没有兴趣在评估后存储它。
我想知道其他人是如何处理这个问题的。是否每个人都只是创建单独的脚本并更改环境来运行它们？你们是否在脚本中途更改环境以将所有内容保留在同一个脚本中？有没有一种我不知道的方法来处理使用具有不同依赖版本的两个不同库？
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