Pip ve conda arasındaki fark nedir?

pipPython paketleri için bir paket yöneticisi olduğunu biliyorum . Ancak, IPython'un web sitesinde condaIPython'u yüklemek için kullanıldığını gördüm .

pipIPython'u yüklemek için kullanabilir miyim ? condaZaten sahip olduğumda neden başka bir python paket yöneticisi olarak kullanmalıyım pip?

Arasındaki fark nedir pipve conda?

Conda blogundan alıntı :

Python dünyasında uzun süredir yer alan, hepimiz pip, easy_install ve virtualenv'in farkındayız, ancak bu araçlar tüm özel gereksinimlerimizi karşılamadı. Ana sorun, kaynak kodlarında bir setup.py içermeyen ve ayrıca Python'un sitesine dosya yüklemeyen HDF5, MKL, LLVM, vb. Gibi Python olmayan kitaplık bağımlılıklarını ihmal ederek Python'a odaklanmış olmalarıdır. -paketler dizini.

Bu yüzden Conda, yaptıklarından daha fazlasını yapmayı amaçlayan bir paketleme aracı ve yükleyicisidir pip; Python paketlerinin yanı sıra Python paketlerinin dışındaki kütüphane bağımlılıklarını da ele alın . Conda da virtualenvyaptığı gibi sanal bir ortam yaratır .

Bu nedenle, Conda , hem Python hem de Python olmayan kurulum görevlerini gerçekleştirmenizi sağlayan başka bir araç olan Buildout ile karşılaştırılmalıdır .

Conda yeni bir paketleme biçimi pipsunduğundan Conda'yı birbirinin yerine kullanamazsınız ; pipConda paket biçimini yükleyemiyor. Sen (yükleyerek yan iki araç yan kullanabilirsiniz pipile conda install pip) ama onlar da birlikte yok.

Bu cevap yazma beri Anaconda bir yayınlamıştır üzerinde yeni bir sayfa anlama Conda ve Pip yankıları bu yanı,:

Bu, conda ve pip arasındaki temel farkı vurgular. Pip, Python paketlerini kurarken, conda herhangi bir dilde yazılmış yazılım içerebilen paketleri kurar. Örneğin, pip kullanmadan önce, bir sistem paketi yöneticisi veya bir yükleyici indirip çalıştırarak bir Python yorumlayıcısı kurulmalıdır. Conda ise Python paketlerinin yanı sıra Python yorumlayıcısını da doğrudan kurabilir.

ve dahası

Zaman zaman, bir conda paketi olarak mevcut olmayan ancak PyPI'de bulunan ve pip ile kurulabilen bir pakete ihtiyaç vardır. Bu durumlarda, hem conda hem de pip kullanmaya çalışmak mantıklıdır.

Kısa bir özet:

bip

• Yalnızca Python paketleri.
• Her şeyi kaynaktan derler. EDIT: pip şimdi varsa, ikili tekerlekler yükler.
• Çekirdek Python topluluğu tarafından kutsanmış (yani, Python 3.4+ pip otomatik olarak önyükleme yapan kod içerir).

Conda

• Python agnostik. Mevcut paketlerin ana odağı Python içindir ve aslında Conda'nın kendisi Python'da yazılmıştır, ancak C kütüphaneleri, R paketleri veya gerçekten herhangi bir şey için Conda paketlerine de sahip olabilirsiniz.
• İkili dosyaları yükler. conda buildPaketleri kaynaktan conda installderleyen bir araç var , ancak kendisi zaten oluşturulmuş Conda paketlerinden bir şeyler yüklüyor.
• Dış. Conda, Continuum Analytics tarafından sağlanan Python dağıtımı olan Anaconda'nın paket yöneticisidir, ancak Anaconda'nın dışında da kullanılabilir. Mevcut bir Python kurulumuyla pip kurarak kullanabilirsiniz (mevcut bir kurulumu kullanmak için iyi bir nedeniniz yoksa bu önerilmez).

Her iki durumda da:

• Yazan: Python
• Açık kaynak (Conda BSD ve pip MIT)

Conda'nın ilk iki kurşun noktası, birçok paket için pip üzerinde avantaj sağlayan şeydir. Pip kaynaktan yüklendiğinden, kaynak kodunu derleyemiyorsanız, onunla bir şeyler yüklemek acı verici olabilir (bu özellikle Windows için geçerlidir, ancak paketlerde bazı zor C veya FORTRAN kitaplığı varsa Linux'ta bile doğru olabilir bağımlılıklar). Conda ikili dosyadan kurulur, yani birisi (örn. Continuum) paketi derlemek için çok uğraşmıştır ve bu nedenle kurulum kolaydır.

Kendi paketlerinizi oluşturmakla ilgileniyorsanız bazı farklılıklar da vardır. Örneğin, pip, kurulum araçlarının üzerine inşa edilirken Conda, bazı avantajları olan (statik ve tekrar Python agnostik gibi) kendi formatını kullanır.

Diğer cevaplar ayrıntıların adil bir açıklamasını veriyor, ancak bazı üst düzey noktaları vurgulamak istiyorum.

pip, python paketlerinin kurulumunu, yükseltilmesini ve kaldırılmasını kolaylaştıran bir paket yöneticisidir . Ayrıca sanal python ile çalışır ortamlarıyla .

conda herhangi bir yazılım ( paket yükleme, yükseltme ve kaldırma) için paket yöneticisidir . Sanal sistemle de çalışır ortamlarıyla .

Conda tasarımının amaçlarından biri, bir veya daha fazla python sürümünün sadece küçük bir parçası olabileceği, kullanıcılar tarafından gerekli olan tüm yazılım yığını için paket yönetimini kolaylaştırmaktır. Bu, lineer cebir gibi düşük seviyeli kütüphaneleri, Windows'ta mingw gibi derleyicileri, editörleri, Hg ve Git gibi sürüm kontrol araçlarını veya dağıtım ve yönetim gerektiren her şeyi içerir. .

Sürüm yönetimi için pip, birden fazla python arasında geçiş yapmanıza ve yönetmenize izin verir ortamı .

Conda birden fazla genel amaçlı ortam arasında geçiş yapmanıza ve yönetmenize olanak tanır C-kitaplıkları veya derleyicileri veya test paketleri veya veritabanı motorları gibi sürüm numaralarında çok sayıda başka şeyin değişebileceği birden .

Conda Windows merkezli değildir, ancak Windows'ta derleme gerektiren karmaşık bilimsel paketlerin yüklenmesi ve yönetilmesi gerektiğinde şu anda mevcut olan üstün çözümdür.

Windows'ta pip aracılığıyla bu paketlerin çoğunu derlemeye çalışırken ne kadar zaman kaybettiğimi düşündüğümde ağlamak ya da pip installderleme gerektiğinde başarısız oturumlarda hata ayıklamak istiyorum .

Son bir nokta olarak, Continuum Analytics ayrıca düzenli paket geliştiricilerinin paket kullanıcılarının kullanabilecekleri kendi özel (yerleşik!) Yazılım yığınlarını oluşturmalarına izin vermek için (ücretsiz) binstar.org (şimdi anaconda.org olarak adlandırılmaktadır ) barındırmaktadır conda install.

Sizi daha fazla karıştırmamak için, aynı zamanda conda ortamınızdaki pip'i kullanabilirsiniz, bu da yukarıdaki genel python'a özgü yöneticilerin yorumlarını doğrular.

conda install -n testenv pip
source activate testenv
pip <pip command>

ayrıca herhangi bir ortamın varsayılan paketlerine pip ekleyebilirsiniz, böylece her seferinde mevcut olur, böylece yukarıdaki snippet'i takip etmek zorunda kalmazsınız.

Conda'dan Veri Bilimi makalesinden Continuum web sitesine alıntı :

Conda ve Pip Karşılaştırması

Python programcıları muhtemelen PyPI'den paketleri indirmek ve gereksinimlerini yönetmek için pip'e aşinadır. Hem conda hem de pip paket yöneticileri olmasına rağmen çok farklılar:

• Pip, Python paketleri için özeldir ve conda dile bağlı değildir, yani paketleri herhangi bir dilden yönetmek için conda'yı kullanabiliriz Pip kaynaklardan derler ve conda ikili dosyaları yükleyerek derleme yükünü kaldırır
• Conda yerel olarak dil bilincine sahip olmayan ortamlar yaratırken pip sadece Python ortamlarını yönetmek için virtualenv'e güvenir. Örneğin, bir conda paketi olmayan, ancak pip aracılığıyla kullanılabilen bir python paketi yüklemek için, sadece şunu çalıştırın:

conda install pip
pip install gensim

Conda'dan Alıntı : Mitler ve Kavram Yanılgıları (kapsamlı bir açıklama):

...

Efsane # 3: Conda ve pip doğrudan rakiplerdir

Gerçek: Conda ve pip farklı amaçlara hizmet eder ve yalnızca küçük bir görev alt kümesinde doğrudan rekabet eder: Python paketlerini yalıtılmış ortamlara kurmak.

Açılımı Pip, P ip ben nstalls P , ackages Python'un resmi makamlarca onaylanmış paket yöneticisidir ve en yaygın Python Paketi Index (PyPI) yayınlanan paketleri yüklemek için kullanılır. Hem pip hem de PyPI, Python Paketleme Kurumu (PyPA) tarafından yönetilir ve desteklenir.

Kısacası pip, Python paketleri için genel amaçlı bir yöneticidir; conda, dile bağlı agnostik bir platformlar arası çevre yöneticisidir. Kullanıcı için en dikkat çekici ayrım muhtemelen şudur: pip, herhangi bir ortama python paketleri kurar; conda herhangi bir paketi conda ortamlarına kurar. Yaptığınız tek şey Python paketlerini yalıtılmış bir ortama kurmaksa, conda ve pip + virtualenv çoğunlukla değiştirilebilir, bağımlılık işleme ve paket kullanılabilirliğinde bazı farklar vardır. Yalıtılmış ortamla, sistem Python kurulumunuzu değiştirmeden paketleri kurabileceğiniz bir conda-env veya virtualenv kastediyorum.

Myth # 2'yi bir kenara bırakırsak, sadece Python paketlerinin kurulumuna odaklanırsak, conda ve pip farklı kitlelere ve farklı amaçlara hizmet eder. Örneğin, Python paketlerini mevcut bir sistem Python yüklemesi içinde yönetmek istiyorsanız, conda size yardımcı olamaz: tasarım gereği, paketleri yalnızca conda ortamlarına yükleyebilir. Örneğin, harici bağımlılıklara dayanan çok sayıda Python paketi ile çalışmak istiyorsanız (NumPy, SciPy ve Matplotlib yaygın örneklerdir), bu bağımlılıkları anlamlı bir şekilde izlemek, pip size yardımcı olamaz: tasarımla, Python paketlerini ve yalnızca Python paketlerini yönetir.

Conda ve pip rakip değil, farklı kullanıcı gruplarına ve kullanım şekillerine odaklanan araçlar.

WINDOWS kullanıcıları için

"standart" paketleme araçlarının durumu son zamanlarda iyileşmektedir:

• pypi'nin kendisinde artık sept itibariyle tekerlek paketlerinin% 48'i var. 11th 2015 (Mayıs 2015'teki% 38'den Eylül 2014'teki% 24'ten),

• tekerlek formatı artık en son python 2.7.9'da kullanıma hazır olarak destekleniyor,

"standart" + "ince ayarlar" paketleme araçları durumu da gelişiyor:

• neredeyse tüm bilimsel paketleri tekerlek biçiminde http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs ,

• mingwpy projesi, bir gün Windows kullanıcılarına bir 'derleme' paketi getirerek, gerektiğinde her şeyi kaynaktan yüklemeye izin verebilir.

"Conda" ambalajı, hizmet verdiği pazar için daha iyi durumdadır ve "standart" ın iyileştirilmesi gereken alanları vurgular .

(ayrıca, standart tekerlek sisteminde ve konda sistemde veya yapıda bağımlılık spesifikasyonu çoklu çaba, çok pitonik değildir, tüm bu ambalaj 'çekirdek' tekniklerinin bir çeşit PEP aracılığıyla birleşebilmesi iyi olurdu)

pip bir paket yöneticisidir.

conda hem paket yöneticisi hem de çevre yöneticisidir.

Detay:

Referanslar

• Conda ve Pip'i Anlama

İPython'u kurmak için pip kullanabilir miyim?

Elbette, her ikisi de (sayfadaki ilk yaklaşım)

pip install ipython

ve (üçüncü yaklaşım, ikincisi conda)

IPython'u GitHub veya PyPI'den manuel olarak indirebilirsiniz. Bu sürümlerden birini kurmak için paketi açın ve Terminal'i kullanarak aşağıdakileri üst düzey kaynak dizinden çalıştırın:

pip install .

yükleme için resmi olarak önerilen yollardır .

Zaten pip'im olduğunda neden conda'yı başka bir python paket yöneticisi olarak kullanmalıyım?

As söyledi buraya :

Belirli bir pakete ihtiyacınız varsa, belki sadece bir proje için veya projeyi başka biriyle paylaşmanız gerekiyorsa, conda daha uygun görünüyor.

Conda ( YMMV ) boruyu geçiyor

• python olmayan araçlar kullanan projeler
• meslektaşları ile paylaşmak
• sürümler arasında geçiş yapma
• farklı kütüphane sürümlerine sahip projeler arasında geçiş yapma

Pip ve conda arasındaki fark nedir?

Bu, herkes tarafından kapsamlı bir şekilde cevaplanmaktadır.

pip sadece Python içindir

condasadece Anaconda + R bağımlılıkları vb. gibi diğer bilimsel paketler içindir. Herkesin zaten Python ile gelen Anaconda'ya ihtiyacı DEĞİLDİR. Anaconda çoğunlukla Makine öğrenme / derin öğrenme vb. Olanlar içindir. Casual Python dev Anaconda dizüstü bilgisayarında çalışmaz.

Küçük bir doğadan başka bir fark bulmuş olabilirim. Python ortamlarım /usryerine /homeya da başka bir şey altında var . Yüklemek için kullanmak zorundayım sudo install pip. Benim için istenmeyen yan etkisi, sudo install pipbaşka yerlerde yaygın olarak bildirilenlerden biraz farklıydı: Bunu yaptıktan sonra, pythonyüklü paketlerin sudoherhangi birini içe aktarmak için birlikte çalışmam gerekiyordu sudo. Bundan vazgeçtim ve sonunda kullanabileceğimi buldumsudo conda paketleri bir ortama yüklemek için/usr ardından normalde içeriye sudoizin almadan ithalpython . Hatta kullanılan sudo condabir kırık düzeltmek için pipkullanmak yerine sudo pip uninstall pipya sudo pip --upgrade install pip.

PIP ve Conda aynı şeyi gerçekleştirmek için farklı uygulamalardır. Her ikisi de paketleri kurmanın standart yoludur. Temel fark paket dosyalarının kaynağıdır. Pypi daha fazla "deneysel" pakete veya paketlerin daha yeni sürümlerine sahip olacak. Bir conda ortamında pip kullanmak zorunda kaldım birçok kez vardır. Sadece pypi'de var olan paketler var, bu yüzden conda onları bulamayacak. Genellikle ilk önce conda yüklemeyi denerim ve bu işe yaramazsa, pip install çoğu zaman çalışır.