Pip と Conda: どちらの Python パッケージ マネージャーがあなたに適していますか?

Python パッケージ管理: Pip と Conda の違いを明らかにする

広く認識されているパッケージ マネージャーである Pip は、長い間信頼されてきました。 Python パッケージをインストールするためのツール。ただし、conda の出現により、特に pip に慣れている Python ユーザーにとって、追加のパッケージ マネージャーの必要性についての疑問が生じています。この記事では、pip と conda の基本的な違いを詳しく掘り下げ、それぞれの役割と機能を包括的に理解します。

Python を超えて: 外部依存関係を受け入れる

pip とは異なり、 conda は、Python パッケージのみを超えて管理機能を拡張します。これには、従来の Python パッケージ形式やインストール方法が欠けている、HDF5、MKL、LLVM などの Python 以外のライブラリの依存関係が含まれています。 Conda の包括的なアプローチは pip の制限に対処し、ユーザーが Python と Python 以外の依存関係の両方をシームレスに処理できるようにします。

仮想環境: 分離と制御の強化

Conda は熟練していますvirtualenv に似た仮想環境を作成し、パッケージのインストールと依存関係に対して分離され制御された環境を提供します。この機能により、ユーザーは、システム全体の Python インストールや他の仮想環境の整合性を損なうことなく、プロジェクト固有のさまざまなパッケージや構成を管理できます。

Buildout との比較: 総合的なアプローチ

機能の点では、Conda は、Python と Python 以外の両方のインストールを容易にする別の多用途ツールである Buildout と類似しています。 管理。どちらも、ライブラリの依存関係を処理し、仮想環境を作成するための包括的なソリューションを提供します。

相互運用性の課題: Pip と Conda

conda と pip は動作しないことに注意することが重要です。交換可能に。 Pip は conda パッケージ形式をインストールできないため、2 つのツール間に区別が生じます。ただし、ユーザーは conda のインストール コマンドを使用して pip をインストールすることで、conda と pip の両方を並行して使用できます。

結論

Pip と conda は、Python パッケージ管理の領域において、独自の強みと目的を持つ別個のツールとして登場します。 Pip は主に Python パッケージを中心に展開していますが、conda は Python および Python 以外の依存関係の包括的な管理、仮想環境の作成、Python 以外の依存関係の統合に優れています。これら 2 つのツールの違いを理解することで、Python ユーザーはパッケージ管理戦略を最適化し、conda と pip の両方の可能性を活用して開発とデプロイのプロセスを合理化できます。

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