我搜索了 wiki 模块页面，但找不到类似于 virtualenv (python) 或 rvm 的任何内容。
这里有人在自己的环境中分离 node.js 吗？我真的不喜欢在系统范围内安装 npm。
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8 回答
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nodeenv - node.js 的虚拟环境（模拟virtualenv）
于 2011-04-20T08:17:09.953 回答
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如果拥有系统范围的 npm 包是您的主要问题，那么可以考虑使用非常酷的 'bundle' 命令和 npm。这更接近于冻结 gem 或在 rails 中使用 bundler，而不是 rvm。
这非常容易。只需创建一个 package.json 文件：
{ "name": "yourapp", "version": "0.0.1", "dependencies": {"jade": "0.4.1"}}
然后运行：
npm bundle vendor
或者如果您的 npm 版本 >= 1.0 运行：
npm install
冻结到供应商目录。然后使用：
require.paths.unshift('./vendor');
于 2010-09-12T04:28:30.547 回答
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还有一些 Node 版本管理系统可以提供帮助。
查看 Nave https://github.com/isaacs/nave
NVM 也可以使用https://github.com/creationix/nvm
于 2010-12-04T13:38:55.967 回答
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bxjx 的答案在概念上是准确的。但是，请注意 bundle 命令不再需要目录。它总是将包放入node_modules文件夹中，以便 npm 知道以后在哪里可以找到它们（并且可以避免重复安装依赖项）。
任何解决方案都可能涉及安装 npm 和 nave “系统范围”（即，在您的PATH，可能在~某个地方），但随后只在虚拟环境中安装您的特定依赖项。
我在 github 问题上回复得更彻底。
tl;dr：用例是有效且有用的，虽然它大部分都在那里，但它并没有得到应有的服务。我们应该确保考虑清楚并做对。
于 2010-12-17T18:17:55.740 回答
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您并不总是需要全局安装依赖项。通常是推荐的，因为这样你就可以使用 npm 包提供的命令。但是如果你将它安装在本地（在node_modules）目录中，你也可以使用这些命令，它们只在node_modules/.bin/目录中结束，所以你必须输入node_modules/.bin/<command>，这很烦人，但你当然可以将此路径添加到你的PATH环境中多变的：
export PATH=node_modules/.bin:$PATH
然后，您只需键入即可<command>！
实际上有一个 npm 命令可以返回.bin目录的绝对路径：
$ npm bin
/path/to/node_modules/.bin
当您在项目的子目录中时，此命令也有效，它将返回在node_modules/.bin其父目录中找到的第一个目录。
您可以在您的中添加此别名.bashrc以自动将.bin/目录添加到您的PATH：
alias nodebin='export PATH=$(npm bin):$PATH'
因此，当您位于node_modules/根目录下的项目目录中时，您可以键入nodebin然后可以使用该.bin/目录中的所有命令！
编辑：
如今，您有一个包可以为您处理所有这些：npx。然后，您只需在命令前加上npx，例如：npx <command>。看看这个：
于 2014-12-23T10:54:57.237 回答
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于 2014-04-18T12:21:13.020 回答
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如果你喜欢它简单，我真的推荐 visionmedia 的n，再简单不过了！
于 2013-11-30T13:26:42.063 回答
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这允许您在单个 conda 环境中结合 python 和 nodejs 来完成与全局系统隔离的所有开发工作：
conda create --name my_env python=3.9 nodejs
conda activate my_env
# optionally, also install yarn
conda install -c conda-forge yarn
##############################################
# check it works
# python related
pip --version
python --version
# nodejs related
yarn --version
npm --version
node --version
##############################################
# verify they're inside the conda environment
# python related
which pip
which python
# nodejs related
which yarn
which npm
which node
于 2021-08-14T17:24:54.260 回答