Wie zu installieren PyPi-Pakete mit anacaonda conda Befehl
Wenn mit der Anacoda Python-distribution, was ist der beste Weg, um installieren einen PyPi-Paket, das nicht direkt über Anaconda? Für jetzt bin ich mit:
conda pipbuild [pypi_name]
conda install --use-local [package_spec]
Aber ich bin mir unklar, ob dies der beste Weg ist und wenn conda update --all
wird, aktualisieren Sie diese Pakete, wenn updates zur Verfügung gestellt werden. Ich bin mir auch noch nicht klar, was der Punkt von binstar ist, wenn PyPi bereits vorhanden ist.
InformationsquelleAutor user1507844 | 2015-03-26
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Wenn Sie bauen wollen, conda-Pakete für die PyPI-Pakete, ist der empfohlene Weg ist die Verwendung
conda skeleton pypi package
und verwendenconda build package
auf dem Rezept, dass Sie es schafft. Aktualisieren Sie das Rezept jedes mal, wenn das Paket aktualisiert wird.Können Sie auch
pip
um diese Pakete installieren. Der Nachteil hier ist, dass diese Pakete nicht' werden verwaltet von conda überhaupt.conda Verwaltung der Dinge bekommt Sie die Vorteile von dependency-management. Es macht es auch einfacher zu verwenden, Paket mit conda-Umgebungen. Updates wird nicht passieren "automatisch" (in dem Sinne, dass Sie brauchen, um zu geben
conda update
für, dass das passiert). Warum ist es vorzuziehen,conda skeleton
ist viel stabiler alsconda pipbuild
.Es muss nicht sagen, dass dies in conda.pydata.org/docs/using/... es sagt nur
pip install x
. sollten diese Anweisungen aktualisiert werden?und gibt es eine Möglichkeit zu haben, conda verwalten binäre Pakete, wie lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikits.audiolab ?
Beachten Sie, dass Sie möglicherweise ausführen müssen, um
conda install conda-build
um dieconda skeleton
Befehl (ich bin mit miniconda).InformationsquelleAutor asmeurer
Ich bin nicht einverstanden mit der Antwort akzeptiert und beachten Sie, dass
pip install [some-pypi-package]
ist oft der beste Weg, zu installieren PyPi-Pakete in Conda-Umgebungen.Während die Pakete, die nicht verwaltet werden von der Conda-Paket-manager, werden Sie immer noch verwaltet von der Anaconda Umgebung. Es wird laden Sie die richtige version des Pakets für die aktiven Python installieren und aktualisieren Sie es richtig mit der
pip
Paket-manager.Bei der Verwendung von Anaconda, sollten Sie zu
conda
vorpip
wenn Sie können, aber Sie nicht verlieren jede der Reproduzierbarkeit Vorteile der Verwendung von Anaconda wenn Siepip
.pip
Paket erfordert eine andere version einer Abhängigkeit bereits installiertconda
,pip
ersetzen wird das Paket installiert, undconda
realisiert nicht, dass sein Paket inzwischen entfernt wurde. Für ein one-shot, geschrieben Einrichtung der Umgebung, das ist wohl in Ordnung. Für eine Umgebung, die Sie installieren, in den von hand im Laufe der Zeit, werden Sie wahrscheinlich am Ende verwirrt nach einer Weile.Eine Möglichkeit, um das Problem zu mildern, die ich oben erwähnt: speichern Sie die Ausgabe von
pip freeze
zuconstraints.txt
installieren und dann mitpip
mitpip install -c constraints.txt <package>
. Dies wird verhindern, dasspip
entfernenconda
Pakete. Es wird auch die pinpip
Pakete. Diepip
Pakete gefiltert werden könnten ausconstraints.txt
durch den Blick auf die Ausgabe vonconda list
für die markierten Elemente als<pip>
.Für Dinge wie Django, richte ich eine virtuelle Umgebung, die mittels Anaconda dann tun, Installationen allein durch die pip-aus obigen Gründen. Reine conda funktioniert am besten für immer ein scientific computing stack zusammen verwendet conda-Kanäle.
InformationsquelleAutor Chris Conlan