Pip と Conda: 各 Python パッケージ マネージャーをいつ使用する必要がありますか?

Pip と Conda: Python パッケージ管理の違いを明らかにする

Python パッケージ マネージャーとして pip が広く採用されているにもかかわらず、conda はPython パッケージ管理の代替手段として人気が高まりました。これにより、次のような疑問が生じました: これらのツールは互換性がありますか? また、それぞれの明確な強みはどこにありますか?

コア機能

Pip は主に Python パッケージの管理、内部の依存関係の処理に重点を置いています。 Python エコシステム。一方、Conda の適用範囲はより広いです。 Python パッケージを管理するだけでなく、HDF5、MKL、LLVM などの Python 領域を超えたライブラリの依存関係も処理します。

仮想環境

Conda の機能はパッケージを超えて拡張されます管理。また、virtualenv と同様の仮想環境の作成も提供します。この機能により、さまざまな Python 環境とパッケージ バージョンを分離できます。

パッケージ形式

Conda では、Python のネイティブ パッケージ形式とは異なる独自のパッケージ形式が導入されています。これは、pip パッケージと conda パッケージを互換的に使用できないことを意味します。

相互運用性

pip と conda は、conda install pip を通じて pip をインストールすると、システム上で共存できます。ただし、これらは直接相互運用しません。

使用シナリオ

Python 中心のタスクの場合、pip は依然として信頼できるオプションです。ただし、conda は、Python エコシステムを超えた依存関係を管理する場合に優れています。また、仮想環境の作成やカスタム パッケージのフォーマットなど、より包括的なアプローチも提供します。

概要

Pip と conda は、Python パッケージ管理において異なる目的を果たします。 Pip は site-packages ディレクトリ内の Python パッケージに焦点を当てますが、conda は Python 以外の依存関係を管理し、仮想環境を提供します。パッケージを Python エコシステム外にインストールする必要がある場合、conda が有利であることがわかります。純粋に Python 関連のタスクの場合、引き続き pip が有効な選択肢となります。

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