Pip vs. Conda: Welchen Python-Paketmanager sollten Sie wählen?

Die Unterschiede zwischen Pip und Conda verstehen

Einführung

Die Paketverwaltungslandschaft für Python kann für neue Entwickler verwirrend sein zur Sprache. Während Pip seit langem der Paketmanager der Wahl ist, hat das Aufkommen von Conda Fragen zu seiner Verwendung und den Unterschieden zwischen den beiden aufgeworfen. Dieser Artikel soll diese Unterschiede verdeutlichen und Entwicklern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Umfang der Paketverwaltung

Wie in Ihrer Frage erwähnt, ist pip in erster Linie ein Paketmanager für Python-Pakete . Seine Hauptfunktion besteht darin, Python-Bibliotheken für Ihre Projekte zu installieren, zu aktualisieren und zu entfernen. Andererseits erweitert Conda seinen Fokus über Python-Pakete hinaus. Es verarbeitet Abhängigkeiten, die außerhalb des Python-Ökosystems liegen, wie etwa HDF5, MKL und LLVM. Diese Abhängigkeiten verfügen möglicherweise nicht über ein standardmäßiges Python-Setup.py oder installieren sich selbst im traditionellen Python-Site-Packages-Verzeichnis.

Virtual Environment Management

Ähnlich wie Virtualenv, auch Conda Bietet Funktionen zur Verwaltung virtueller Umgebungen. Dadurch können Entwickler verschiedene Python-Umgebungen für bestimmte Projekte isolieren und so sicherstellen, dass Paketkonflikte und Kompatibilitätsprobleme keine Auswirkungen auf andere Projekte haben.

Installationskompatibilität

Seit Conda seine eigene Verpackung einführt Format-, Pip- und Conda-Pakete sind nicht austauschbar. Pip kann Conda-Paketformate nicht direkt installieren. Es ist jedoch möglich, beide Tools gemeinsam zu verwenden, indem man pip über conda install pip installiert. Allerdings interagieren sie nicht direkt miteinander.

Fazit

Während beide Tools als Paketmanager dienen, unterscheiden sich Umfang und Fähigkeiten. Pip konzentriert sich auf die Verwaltung von Python-Paketen, während Conda seine Reichweite auf Nicht-Python-Abhängigkeiten und die Verwaltung virtueller Umgebungen erweitert. Da Conda ein eigenes Verpackungsformat einführt, schließen sich Pip und Conda gegenseitig aus. pip kann keine Conda-Pakete installieren. Entwickler können das Tool auswählen, das ihren Anforderungen am besten entspricht, und dabei überlegen, ob sie Nicht-Python-Abhängigkeiten verwalten müssen oder die Flexibilität von pip für die Python-Paketverwaltung bevorzugen.

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