


Memahami Perbezaan Antara Pip dan Conda
Pengenalan
landskap pengurusan pakej untuk Python boleh mengelirukan bagi pembangun baharu kepada bahasa. Walaupun pip telah lama menjadi pengurus pakej, kemunculan conda telah menimbulkan persoalan tentang penggunaannya dan perbezaan antara keduanya. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan perbezaan ini dan membantu pembangun membuat pilihan termaklum.
Skop Pengurusan Pakej
Seperti yang dinyatakan dalam soalan anda, pip adalah pengurus pakej terutamanya untuk pakej Python . Fungsi utamanya ialah memasang, mengemas kini dan mengalih keluar perpustakaan Python untuk projek anda. Sebaliknya, conda meluaskan tumpuannya melangkaui pakej Python. Ia mengendalikan kebergantungan yang terletak di luar ekosistem Python, seperti HDF5, MKL dan LLVM. Kebergantungan ini mungkin tidak mempunyai setup.py Python standard atau memasang sendiri dalam direktori pakej tapak Python tradisional.
Pengurusan Persekitaran Maya
Serupa dengan virtualenv, conda juga menyediakan keupayaan pengurusan persekitaran maya. Ini membolehkan pembangun mengasingkan persekitaran Python yang berbeza untuk projek tertentu, memastikan konflik pakej dan isu keserasian tidak menjejaskan projek lain.
Keserasian Pemasangan
Memandangkan Conda memperkenalkan pembungkusannya sendiri format, pakej pip dan Conda tidak boleh ditukar ganti. Pip tidak boleh memasang terus format pakej Conda. Walau bagaimanapun, adalah mungkin untuk menggunakan kedua-dua alatan dengan memasang pip melalui conda install pip. Walau bagaimanapun, mereka tidak saling beroperasi secara langsung.
Kesimpulan
Walaupun kedua-dua alatan berfungsi sebagai pengurus pakej, skop dan keupayaannya berbeza. Pip memberi tumpuan kepada mengurus pakej Python, manakala Conda meluaskan jangkauannya kepada kebergantungan bukan Python dan pengurusan persekitaran maya. Memandangkan conda memperkenalkan format pembungkusannya sendiri, pip dan conda adalah saling eksklusif; pip tidak boleh memasang pakej conda. Pembangun boleh memilih alat yang paling sesuai dengan keperluan mereka, dengan mengambil kira sama ada mereka perlu mengurus kebergantungan bukan Python atau memilih fleksibiliti pip untuk pengurusan pakej Python.
Atas ialah kandungan terperinci Pip vs. Conda: Pengurus Pakej Python Mana Yang Harus Anda Pilih?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
