Pip vs. Conda: Wann sollten Sie die einzelnen Python-Paketmanager verwenden?

Pip vs. Conda: Die Unterschiede in der Python-Paketverwaltung enthüllen

Trotz der weit verbreiteten Einführung von Pip als Python-Paketmanager hat Conda dies getan hat sich als gefragte Alternative für die Python-Paketverwaltung herausgestellt. Dies hat die Frage aufgeworfen: Sind diese Tools austauschbar und wo liegen ihre besonderen Stärken?

Kernfunktionalität

Pip konzentriert sich hauptsächlich auf die Verwaltung von Python-Paketen und den Umgang mit Abhängigkeiten darin das Python-Ökosystem. Conda hingegen hat einen breiteren Anwendungsbereich. Es verwaltet nicht nur Python-Pakete, sondern verwaltet auch Bibliotheksabhängigkeiten außerhalb des Python-Bereichs, wie HDF5, MKL und LLVM.

Virtuelle Umgebungen

Die Funktionalität von Conda geht über das Paket hinaus Management. Es ermöglicht auch die Erstellung virtueller Umgebungen, ähnlich wie virtualenv. Diese Funktion ermöglicht die Isolierung verschiedener Python-Umgebungen und Paketversionen.

Paketformat

Conda führt ein eigenes Paketformat ein, das sich vom nativen Paketformat von Python unterscheidet. Dies bedeutet, dass Pip- und Conda-Pakete nicht austauschbar verwendet werden können.

Interoperabilität

Pip und Conda können auf einem System koexistieren, wobei Pip über Conda Install Pip installiert wird. Sie interagieren jedoch nicht direkt.

Nutzungsszenarien

Für Python-zentrierte Aufgaben bleibt pip eine zuverlässige Option. Conda zeichnet sich jedoch durch die Verwaltung von Abhängigkeiten außerhalb des Python-Ökosystems aus. Es bietet auch einen umfassenderen Ansatz, einschließlich der Erstellung virtueller Umgebungen und der benutzerdefinierten Paketformatierung.

Zusammenfassung

Pip und Conda dienen unterschiedlichen Zwecken in der Python-Paketverwaltung. Pip konzentriert sich auf Python-Pakete im Site-Packages-Verzeichnis, während Conda Nicht-Python-Abhängigkeiten verwaltet und virtuelle Umgebungen bereitstellt. Wenn ein Paket eine Installation außerhalb des Python-Ökosystems erfordert, erweist sich Conda als vorteilhaft. Für rein Python-bezogene Aufgaben bleibt pip eine gültige Wahl.

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