Condavs.pip: Mana yang lebih baik untuk pengurusan pakej Python?

Condavs.pip: Mana satu lebih baik untuk pengurusan pakej Python?

Pengenalan:
Untuk pembangun Python, adalah sangat penting untuk memilih alat pengurusan pakej yang sesuai. Pada masa ini, alat pengurusan pakej yang lebih popular termasuk Conda dan pip. Kedua-duanya boleh mengurus pakej Python dengan cekap, tetapi berbeza dalam beberapa aspek. Artikel ini akan membandingkan Conda dan pip dari segi pemasangan, pengurusan pergantungan, pengurusan persekitaran dan sokongan komuniti, serta memberikan beberapa contoh kod khusus.

1. Pemasangan:
Conda ialah alat pengurusan pakej lalai dalam pengedaran Anaconda Ia adalah sistem pengurusan pakej sumber terbuka yang boleh memasang dan mengurus Python serta pakej dan kebergantungan yang berkaitan. Pip ialah alat pengurusan pakej lalai Python, yang boleh memasang dan mengurus pakej Python daripada Indeks Pakej Python (PyPI).

Untuk membandingkan proses pemasangan, kami mula-mula menggunakan Conda untuk memasang pakej bernama numpy, arahannya adalah seperti berikut:

conda install numpy

Kemudian gunakan pip untuk juga memasang numpy:

pip install numpy

Anda boleh mendapati bahawa proses pemasangan menggunakan Conda adalah automatik , ia secara automatik akan Menyelesaikan kebergantungan dan memuat turun pakej yang diperlukan untuk pemasangan. Pip, sebaliknya, memerlukan pengurusan tanggungan manual dan resolusi tanggungan manual apabila diperlukan.

2 Pengurusan pergantungan:
Conda sangat berkuasa untuk pengurusan pergantungan antara pakej dan memasang versi atau pakej terbaharu secara automatik yang memenuhi keperluan versi tertentu seperti yang diperlukan. Seterusnya, kami menggunakan Conda untuk memasang pakej bernama panda Perintahnya adalah seperti berikut:

conda install pandas

Conda akan memuat turun dan memasang panda dan semua pakej bergantungnya secara automatik, tanpa perlu risau tentang keserasian versi dan isu lain.

Berbanding dengan ini, fungsi pengurusan pergantungan pip adalah agak mudah. Perintah yang kami gunakan untuk memasang panda menggunakan pip adalah seperti berikut:

pip install pandas

pip hanya akan memasang pakej panda itu sendiri dan tidak akan menyelesaikan kebergantungan perlu diurus dan diselesaikan secara manual.

3 Pengurusan persekitaran:
Conda bukan sahaja boleh menguruskan pakej, tetapi juga menguruskan persekitaran Python. Dengan mencipta dan mengaktifkan persekitaran maya, anda boleh menggunakan persekitaran Python yang berbeza dan versi pakej dalam projek yang berbeza. Seterusnya kita mencipta persekitaran maya bernama "myenv" dengan arahan berikut:

conda create --name myenv
conda activate myenv

Kemudian kita boleh memasang pakej yang diperlukan dalam persekitaran "myenv" tanpa menjejaskan persekitaran sistem.

pip juga menyokong persekitaran maya, tetapi anda perlu memasang virtualenv tambahan dan kemudian menggunakannya untuk mencipta dan mengurus persekitaran maya.

4 Sokongan komuniti:
Conda ialah alat pengurusan pakej yang disediakan oleh pengedaran Anaconda. Ia mempunyai sokongan pengguna dan komuniti yang besar serta menyediakan sejumlah besar alat pengkomputeran saintifik dan perpustakaan. Conda ialah pilihan yang sangat baik untuk pembangun yang melakukan tugas seperti pengkomputeran saintifik atau analisis data.

pip ialah alat pengurusan pakej yang disyorkan secara rasmi untuk Python, dengan kumpulan pengguna yang lebih besar dan sokongan pakej perisian yang lebih luas.

Kesimpulan:
Conda dan pip adalah kedua-dua alat pengurusan pakej Python yang sangat baik, dengan ciri dan kelebihan mereka sendiri. Jika anda perlu mengurus kebergantungan, mencipta persekitaran maya dan melaksanakan tugas seperti pengkomputeran saintifik atau analisis data, maka Conda ialah pilihan yang lebih sesuai. Dan jika anda hanya perlu memasang dan mengurus pakej Python, maka pip ialah alat yang lebih ringan dan mudah.

Walaupun Conda dan pip berbeza, kedua-duanya tidak saling eksklusif dan ia juga boleh digunakan bersama. Adalah sangat penting untuk memilih dan menggunakan alatan yang sesuai dengan anda secara fleksibel berdasarkan keperluan dan senario tertentu.

Rujukan:

1. https://docs.conda.io/
2. https://pip.pypa.io/

Atas ialah kandungan terperinci Condavs.pip: Mana yang lebih baik untuk pengurusan pakej Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!