Was ist der Unterschied zwischen Pip und Conda?

Ich weiß pip ist ein Paket-manager für python-Pakete. Allerdings sah ich die installation auf IPython website verwenden conda zu installieren IPython.

Kann ich pip zu IPython installieren? Warum sollte ich conda als ein weiteres python-package-manager, wenn ich schon pip?

Was ist der Unterschied zwischen pip und conda?

InformationsquelleAutor der Frage lazywei | 2014-01-08

  1. 304

    Zitat aus dem Conda blog:

    Worden sind, beteiligt, in der python-Welt für so lange, wir wissen alle, pip, easy_install, und virtualenv, aber diese tools nicht erfüllen, werden alle unsere spezifischen Anforderungen. Das Hauptproblem ist, dass Sie sich um Python, die Vernachlässigung der nicht-Python-Bibliothek-Abhängigkeiten, wie im HDF5, MKL, LLVM, etc., die haben keine setup.py in Ihren source-code und auch nicht zu installieren, Dateien in Python site-packages-Verzeichnis.

    So Conda ist eine Verpackung Werkzeug-und Installationsprogramm, das darauf abzielt, mehr zu tun als das, was pip hat; verarbeiten der Bibliothek Abhängigkeiten außerhalb der Python-Pakete als auch die Python-Pakete selbst. Conda auch schafft eine virtuelle Umgebung, wie virtualenv tut.

    Als solche, Conda verglichen werden sollte, Buildout vielleicht ein anderes tool, mit dem Sie behandelt sowohl Python und nicht die Python-installation Aufgaben.

    Weil Conda führt eine neue Verpackung-format verwenden, können Sie pip und Conda austauschbar; pip Installation nicht mit der Conda-Paket-format. Sie können die beiden tools nebeneinander (durch die Installation pip mit conda install pip), aber Sie nicht zusammenarbeiten.

    InformationsquelleAutor der Antwort Martijn Pieters

  2. 177

    Hier ein kurzer überblick:

    pip

    • Python-Pakete nur.
    • Kompiliert alles von der Quelle. EDIT: pip installiert nun binäre Räder, wenn Sie verfügbar sind.
    • Gesegnet, die von core Python-community (d.h., Python 3.4+ enthält code, der automatisch boostraps pip).

    conda

    • Python Agnostiker. Der Schwerpunkt der vorhandenen Pakete für Python, und in der Tat conda selbst in Python geschrieben ist, aber Sie können auch conda-Pakete für die C-Bibliotheken, oder auch R-Pakete, oder wirklich alles.
    • Installiert Binärdateien. Es gibt ein tool namens conda build baut, dass Pakete aus den Quellen, aber conda install selbst installiert die Dinge aus, die bereits gebaut conda-Pakete.
    • Externe. Conda ist der Paket manager von Anaconda, Python-distribution zur Verfügung gestellt von Continuum Analytics, aber es kann verwendet werden, außerhalb von Anaconda zu. Sie können es verwenden, mit dem eine vorhandene Python-installation von pip installieren (obwohl dies nicht empfohlen, es sei denn, Sie haben einen guten Grund für die Verwendung einer bestehenden installation).

    In beiden Fällen:

    • In Python geschrieben
    • Open source (conda ist BSD und pip ist MIT)

    Den ersten zwei Aufzählungszeichen von conda wirklich was machen, es lohnt sich über pip für viele Pakete. Da pip installiert von der Quelle, es kann schmerzhaft sein, die Dinge zu installieren, wenn Sie nicht in der Lage sind, den Quellcode zu kompilieren (dies ist vor allem auf Windows, aber es kann auch wahr sein, der auf Linux, wenn die Pakete haben einige schwierige C-oder FORTRAN-library-Abhängigkeiten). Conda installiert, von Binär, was bedeutet, dass jemand (z.B., Kontinuum) hat bereits getan, die harte Arbeit, kompilieren Sie das Paket, und so die installation ist einfach.

    Gibt es auch einige Unterschiede, wenn Sie daran interessiert sind, Ihre eigenen Pakete erstellen. Zum Beispiel, pip baut auf setuptools, in der Erwägung, dass conda verwendet ein eigenes format, die einige Vorteile hat (wie statisch, und wieder, Python Agnostiker).

    InformationsquelleAutor der Antwort asmeurer

  3. 68

    Die andere Antworten geben, eine faire Beschreibung der details, aber ich möchte hervorheben, einige high-level-Punkte.

    pip ist ein Paket-manager erleichtert die installation, Aktualisierung und deinstallation von python-Pakete. Es funktioniert auch mit virtuellen python Umgebungen.

    conda ist ein Paket-manager für jede software (installation, upgrade oder deinstallation). Es funktioniert auch mit virtuellen system Umgebungen.

    Eines der Ziele, die mit der Gestaltung von conda ist die Erleichterung des Paket-management für die gesamte software-stack benötigt vom Anwender, von denen eine oder mehrere python-Versionen kann nur ein kleiner Teil. Dies umfasst low-level-Bibliotheken, wie z.B. lineare algebra, Compiler wie mingw auf Windows, Redaktion, version control tools wie Hg und Git, oder was sonst erfordert die Verteilung und die Verwaltung.

    Versionsverwaltung, pip schalten Sie zwischen ein und verwalten Sie mehrere python Umgebungen.

    Conda ermöglicht Ihnen das Umschalten zwischen ein und verwalten mehrere Allzweck-Umgebungenüber welche mehrere andere Dinge kann je nach Versionsnummer, wie C-Bibliotheken oder Compiler oder test-suites, oder Datenbank-engines und so weiter.

    Conda ist nicht Windows-centric, aber auf Windows ist es die bei weitem beste Lösung, die derzeit verfügbar sind, wenn komplexe wissenschaftliche Pakete erfordern Zusammenstellung sind erforderlich, um installiert werden und verwaltet werden.

    Ich will Weinen, wenn ich daran denke, wie viel Zeit ich verloren habe versucht zu kompilieren, die viele dieser Pakete per pip auf Windows, oder debug fehlgeschlagen pip install Veranstaltungen bei der Zusammenstellung erforderlich war.

    Als letzten Punkt, Continuum Analytics beherbergt auch (kostenlos) binstar.org (jetzt genannt repo.Kontinuum.io) zu ermöglichen, regulären Paket-Entwickler zum erstellen Ihrer eigenen benutzerdefinierten (gebaut!) software-stacks, die Ihre Paket-Nutzer können conda install aus.

    InformationsquelleAutor der Antwort Caleb Hattingh

  4. 20

    Nicht zu verwechseln Sie weiter
    aber können Sie auch pip in Ihrem conda Umgebung, die überprüft, der Allgemeine vs. python-spezifischen Manager Kommentare oben. 

    conda install -n testenv pip
source activate testenv
pip <pip command>

    können Sie auch pip in Standard-Pakete von jeder Umgebung, so dass es vorhanden ist jedes mal, so dass Sie nicht haben, um befolgen Sie die oben genannten snippet.

    InformationsquelleAutor der Antwort vijay venkatesh

  5. 15

    Zitat von Conda für Data Science Artikel auf Kontinuum website:

    Conda vs pip

    Python-Programmierer sind wahrscheinlich vertraut mit pip, um das herunterladen von Paketen von PyPI und verwalten Sie Ihre Anforderungen. Obwohl, die beiden conda und pip sind Paket-Manager, sind Sie sehr unterschiedlich:

    • Pip ist speziell für Python-Pakete und conda ist sprachenunabhängig, das heißt, wir verwenden können, conda, um Pakete zu verwalten, aus jeder Sprache
      Pip kompiliert aus den Quellen und conda werden Binärdateien installiert, entfernen Sie die Last der Zusammenstellung
    • Conda erstellt sprachunabhängig-Umgebungen nativ in der Erwägung, dass pip setzt auf virtualenv zu verwalten, nur Python-Umgebungen
      Obwohl es wird empfohlen, immer conda-Pakete, conda enthält auch pip, so dass Sie nicht haben zu wählen zwischen den beiden. Zum Beispiel, installieren Sie ein python-Paket, das nicht über eine conda-Paket, steht aber durch die pip, die nur ausgeführt werden, zum Beispiel:
    conda install pip
pip install gensim

    InformationsquelleAutor der Antwort CheTesta

  6. 9

    Für WINDOWS-Benutzer

    "standard" Verpackung Werkzeuge situation verbessert sich erst kürzlich:

    • auf pypi selbst, es sind jetzt 48% der Rad-Pakete ab sept. 11. 2015 (von 38% im Mai 2015 , 24% im sept. 2014),

    • den Rad-format wird nun unterstützt out-of-the-box-pro neueste python 2.7.9,

    "standard"+"tweaks" packaging tools, die situation verbessert sich auch:

    • finden Sie fast alle wissenschaftlichen Pakete, die auf Rad-format an http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs,

    • den mingwpy Projekt bringen kann, eines Tages eine 'compilation' - Paket für windows-Benutzer, so dass alles zu installieren von der Quelle, wenn nötig.

    "Conda" Verpackung bleibt besser für den Markt Sie dient, und highlights Bereiche, in denen der "standard" sollte verbessern.

    (auch, die Abhängigkeit Spezifikation mehrere Anstrengungen, die in standard-Rad-system und in der conda-system, oder buildout, ist nicht sehr pythonic, es wäre schön, wenn alle diese Verpackung "core" - Technik könnte konvergieren, über eine Art PEP)

    InformationsquelleAutor der Antwort stonebig

  7. 5

    Zitat aus Conda: Mythen und Missverständnisse (eine umfassende Darstellung):

    ...

    Mythos #3: Conda und pip sind direkte Konkurrenten

    Realität: Conda und pip unterschiedlichen Zwecken dienen, und nur direkt konkurrieren in einem kleinen Teil der Aufgaben, nämlich die Installation von Python Paketen in isolierten Umgebungen.

    Pip steht für "Pip - ichnstalls Packages, ist Python ' s offiziell-sanktionierte Paket-manager, und wird am häufigsten verwendet, um Pakete zu installieren, veröffentlicht auf der Python Package Index (PyPI). Beide pip und PyPI sind geregelt und unterstützt von der Python Verpackung Behörde (PyPA).

    Kurz pip, ist ein general-purpose-manager für Python-Pakete; conda ist eine sprachunabhängige cross-Plattform-Umgebung manager. Für die user, die am meisten auffallende Unterschied ist wahrscheinlich dieser: pip installs python-Pakete in jeder Umgebung; conda installiert jedes Paket innerhalb von conda-Umgebungen. Wenn alles, was Sie tun, ist die Installation von Python-packages in einer isolierten Umgebung, conda und pip+virtualenv sind meist austauschbar, modulo Unterschiede in Abhängigkeit Handhabung und Paket Verfügbarkeit. Durch die isolierte Umgebung meine ich einen conda-env oder virtualenv, in dem Sie Pakete installieren, ohne änderungen an Ihrem system Python installation.

    Einmal abgesehen Mythos #2, wenn wir den Fokus nur auf die installation von Python-Paketen, conda und pip bedienen unterschiedliche Zielgruppen und unterschiedliche Zwecke. Wenn Sie wollen, sagen, verwalten Python-Pakete in ein bestehendes system Python installation, conda kann dir nicht helfen: durch design, es können nur Pakete installieren, die in conda-Umgebungen. Wenn Sie wollen, sagen, die Arbeit mit den vielen Python-Pakete, die unabhängig von externen Abhängigkeiten (NumPy, SciPy und Matplotlib sind häufige Beispiele), während der Verfolgung der Abhängigkeiten in einer sinnvollen Art und Weise, pip kann dir nicht helfen: durch design, es verwaltet Python-Paketen und nur Python-Pakete.

    Conda und pip sind nicht Konkurrenten, sondern eher tools konzentriert sich auf die verschiedenen Gruppen der Nutzer und Nutzerverhalten.

    InformationsquelleAutor der Antwort sancho.s

  8. 1

    pip ist für Python nur

    conda ist nur für Anaconda + sonstige wissenschaftliche Softwarepakete wie R-Abhängigkeiten etc. NICHT jeder braucht eine Anaconda, die kommt schon mit Python. Anakonda ist vor allem für diejenigen, die tun, Machine learning und deep learning etc. Casual Python-dev wird nicht ausgeführt Anaconda auf seinem laptop.

    InformationsquelleAutor der Antwort Galapagos

  9. 0

    Kann ich mit pip installieren iPython?

    Sicher, beide (der erste Ansatz auf der Seite)

    pip install ipython

    und (Dritter Ansatz, der zweite ist conda)

    Können Sie diese manuell herunterladen IPython von GitHub oder von PyPI. Installieren
    diese Versionen haben, entpacken Sie es und führen Sie die folgenden aus der top-Ebene
    Quell-Verzeichnis mit dem Terminal:

    pip install .

    sind offiziell empfohlenen Möglichkeiten, um zu installieren.

    Warum sollte ich conda als ein weiteres python-package-manager, wenn ich schon pip?

    Wie gesagt hier:

    Wenn Sie ein bestimmtes Paket, vielleicht nur für ein Projekt, oder wenn Sie brauchen, um zu teilen das Projekt mit jemand anderem, conda scheint besser geeignet.

    Conda übertrifft pip (YMMV)

    • Projekte mit nicht-python-tools
    • Austausch mit Kollegen
    • Umschalten zwischen den Versionen
    • Wechsel zwischen Projekten mit unterschiedlichen library-Versionen

    Was ist der Unterschied zwischen pip und conda?

    Die ausgiebig beantwortet werden, indem alle anderen.

    InformationsquelleAutor der Antwort serv-inc

  10. 0

    pip

    • Python-Pakete nur. Kompiliert alles von der Quelle. EDIT: pip
      installiert nun binäre Räder, wenn Sie verfügbar sind.
    • Gesegnet, die von core Python-community (d.h., Python 3.4+ code enthält
      automatisch boostraps pip).

    conda

    Python Agnostiker. Der Schwerpunkt der vorhandenen Pakete für Python, und in der Tat conda selbst in Python geschrieben ist, aber Sie können auch conda-Pakete für die C-Bibliotheken, oder auch R-Pakete, oder wirklich alles.

    Installiert Binärdateien. Es gibt ein tool namens conda bauen, baut Pakete aus den Quellen, aber conda selbst installieren installiert die Dinge aus, die bereits gebaut conda-Pakete.

    Externe. Conda ist der Paket manager von Anaconda, Python-distribution zur Verfügung gestellt von Continuum Analytics, aber es kann verwendet werden, außerhalb von Anaconda zu. Sie können es verwenden, mit dem eine vorhandene Python-installation von pip installieren (obwohl dies nicht empfohlen, es sei denn, Sie haben einen guten Grund für die Verwendung einer bestehenden installation).

    In beiden Fällen:

    • In Python geschrieben

    • Open source (conda ist BSD und pip ist MIT)

    Den ersten zwei Aufzählungszeichen von conda wirklich was machen, es lohnt sich über pip für viele Pakete. Da pip installiert von der Quelle, es kann schmerzhaft sein, die Dinge zu installieren, wenn Sie nicht in der Lage sind, den Quellcode zu kompilieren (dies ist vor allem auf Windows, aber es kann auch wahr sein, der auf Linux, wenn die Pakete haben einige schwierige C-oder FORTRAN-library-Abhängigkeiten). Conda installiert, von Binär, was bedeutet, dass jemand (z.B., Kontinuum) hat bereits getan, die harte Arbeit, kompilieren Sie das Paket, und so die installation ist einfach.

    InformationsquelleAutor der Antwort Sonia Rani

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