Qual é a diferença entre pip e conda?

Eu sei que pipé um gerenciador de pacotes para pacotes python. No entanto, vi a instalação no site do IPython usarconda para instalar o IPython.

Posso usar pippara instalar o IPython? Por que devo usar condacomo outro gerenciador de pacotes python quando já tenhopip ?

Qual é a diferença entre pipe conda?

Citando a partir do blog Conda :

Como estamos envolvidos no mundo python há tanto tempo, todos conhecemos pip, easy_install e virtualenv, mas essas ferramentas não atendiam a todos os nossos requisitos específicos. O principal problema é que eles estão focados no Python, negligenciando dependências de bibliotecas que não são do Python, como HDF5, MKL, LLVM etc., que não possuem um setup.py no código-fonte e também não instalam arquivos no site do Python diretório -packages.

Portanto, o Conda é uma ferramenta e instalador de empacotamento que visa fazer mais do que aquilo que pipfaz; lida com dependências da biblioteca fora dos pacotes Python, bem como dos próprios pacotes Python. A Conda também cria um ambiente virtual, como virtualenvfaz.

Como tal, talvez o Conda deva ser comparado ao Buildout , outra ferramenta que permite lidar com tarefas de instalação Python e não Python.

Como o Conda introduz um novo formato de embalagem, você não pode usar o pipConda de forma intercambiável; pipNão é possível instalar o formato do pacote Conda. Você pode usar as duas ferramentas lado a lado (instalando pipcom conda install pip), mas elas também não interoperam.

Desde que escrevemos esta resposta, a Anaconda publicou uma nova página sobre Entendendo Conda e Pip , que também reflete isso:

Isso destaca uma diferença importante entre conda e pip. O Pip instala pacotes Python, enquanto o conda instala pacotes que podem conter software escrito em qualquer idioma. Por exemplo, antes de usar o pip, um intérprete Python deve ser instalado por meio de um gerenciador de pacotes do sistema ou baixando e executando um instalador. Por outro lado, a Conda pode instalar pacotes Python, bem como o interpretador Python diretamente.

e mais adiante

Ocasionalmente, é necessário um pacote que não está disponível como um pacote conda, mas está disponível no PyPI e pode ser instalado com o pip. Nesses casos, faz sentido tentar usar o conda e o pip.

Aqui está um breve resumo:

pip

• Apenas pacotes Python.
• Compila tudo da fonte. EDIT: pip agora instala rodas binárias, se estiverem disponíveis.
• Abençoado pela comunidade principal do Python (ou seja, o Python 3.4+ inclui código que inicializa automaticamente o pip).

conda

• Python agnóstico. O foco principal dos pacotes existentes é para o Python, e de fato o próprio Conda é escrito em Python, mas você também pode ter pacotes do Conda para bibliotecas C, ou pacotes R, ou qualquer outra coisa.
• Instala binários. Existe uma ferramenta chamada conda buildque cria pacotes a partir do código-fonte, mas conda installinstala coisas a partir de pacotes Conda já construídos.
• Externo. Conda é o gerenciador de pacotes do Anaconda, a distribuição Python fornecida pelo Continuum Analytics, mas também pode ser usada fora do Anaconda. Você pode usá-lo com uma instalação existente do Python instalando o pip (embora isso não seja recomendado, a menos que você tenha um bom motivo para usar uma instalação existente).

Em ambos os casos:

• Escrito em Python
• Código aberto (Conda é BSD e pip é MIT)

Os dois primeiros pontos da Conda são realmente o que o torna vantajoso em relação ao pip para muitos pacotes. Como o pip é instalado a partir do código-fonte, pode ser doloroso instalar coisas com ele, se você não conseguir compilar o código-fonte (isso é especialmente verdade no Windows, mas pode ser verdade no Linux, se os pacotes tiverem uma biblioteca C ou FORTRAN difícil) dependências). O Conda é instalado a partir do binário, o que significa que alguém (por exemplo, Continuum) já fez o trabalho duro de compilar o pacote e, portanto, a instalação é fácil.

Existem também algumas diferenças se você estiver interessado em criar seus próprios pacotes. Por exemplo, o pip é construído sobre as ferramentas de instalação, enquanto o Conda usa seu próprio formato, que tem algumas vantagens (como ser estático e, novamente, independente do Python).

As outras respostas fornecem uma descrição correta dos detalhes, mas quero destacar alguns pontos de alto nível.

O pip é um gerenciador de pacotes que facilita a instalação, atualização e desinstalação de pacotes python . Também funciona com ambientes python virtuais .

O conda é um gerenciador de pacotes para qualquer software (instalação, atualização e desinstalação). Também funciona com ambientes de sistema virtual .

Um dos objetivos do design do conda é facilitar o gerenciamento de pacotes para toda a pilha de software exigida pelos usuários, das quais uma ou mais versões python podem ser apenas uma pequena parte. Isso inclui bibliotecas de baixo nível, como álgebra linear, compiladores, como mingw no Windows, editores, ferramentas de controle de versão como Hg e Git ou qualquer outra coisa que exija distribuição e gerenciamento .

Para gerenciamento de versão, o pip permite alternar e gerenciar vários ambientes python .

O Conda permite alternar e gerenciar vários ambientes de uso geral, nos quais várias outras coisas podem variar no número da versão, como bibliotecas C, compiladores, suítes de teste ou mecanismos de banco de dados e assim por diante.

A Conda não é centrada no Windows, mas no Windows é de longe a solução superior atualmente disponível quando pacotes científicos complexos que exigem compilação precisam ser instalados e gerenciados.

Quero chorar quando penso em quanto tempo perdi tentando compilar muitos desses pacotes via pip no Windows ou depurar pip installsessões com falha quando a compilação era necessária.

Como ponto final, o Continuum Analytics também hospeda (gratuito) o binstar.org (agora chamado anaconda.org ) para permitir que desenvolvedores regulares de pacotes criem suas próprias pilhas de software personalizadas (integradas!), Das quais seus usuários de pacotes poderão usar conda install.

Para não confundi-lo ainda mais, mas você também pode usar o pip dentro do seu ambiente conda, que valida os comentários gerais e específicos dos gerentes python acima.

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

você também pode adicionar pip aos pacotes padrão de qualquer ambiente, para que ele esteja sempre presente, para que você não precise seguir o trecho acima.

Cite o artigo da Conda para Data Science no site da Continuum:

Conda vs pip

Os programadores de Python provavelmente estão familiarizados com o pip para baixar pacotes do PyPI e gerenciar seus requisitos. Embora conda e pip sejam gerenciadores de pacotes, eles são muito diferentes:

• O Pip é específico para pacotes Python e o conda é independente da linguagem, o que significa que podemos usar o conda para gerenciar pacotes a partir de qualquer idioma.
• O Conda cria ambientes independentes de idioma de forma nativa, enquanto o pip depende do virtualenv para gerenciar apenas ambientes Python. Embora seja recomendável sempre usar pacotes conda, o conda também inclui o pip, para que você não precise escolher entre os dois. Por exemplo, para instalar um pacote python que não possui um pacote conda, mas está disponível no pip, basta executar, por exemplo:

conda install pip
pip install gensim

Citando Conda: Mitos e Equívocos (uma descrição abrangente):

...

Mito 3: Conda e pip são concorrentes diretos

Realidade: Conda e pip servem a propósitos diferentes e apenas competem diretamente em um pequeno subconjunto de tarefas: a instalação de pacotes Python em ambientes isolados.

Pip, que está para P ip I nstalls P ackages, é gerenciador de pacotes oficialmente sancionada de Python, e é mais comumente usado para instalar pacotes publicados no Python Package Index (PyPI). O pip e o PyPI são governados e suportados pela Python Packaging Authority (PyPA).

Em resumo, o pip é um gerenciador de uso geral para pacotes Python; conda é um gerenciador de ambiente de plataforma cruzada, independente do idioma. Para o usuário, a distinção mais saliente é provavelmente a seguinte: pip instala pacotes python em qualquer ambiente; O conda instala qualquer pacote nos ambientes conda. Se tudo o que você está fazendo é instalar pacotes Python em um ambiente isolado, conda e pip + virtualenv são basicamente intercambiáveis, devido a alguma diferença no tratamento de dependências e na disponibilidade de pacotes. Por ambiente isolado, quero dizer um conda-env ou virtualenv, no qual você pode instalar pacotes sem modificar a instalação do sistema Python.

Mesmo deixando de lado o Mito 2, se focarmos apenas na instalação de pacotes Python, conda e pip atenderão a diferentes públicos e diferentes propósitos. Se você deseja, por exemplo, gerenciar pacotes Python em uma instalação existente do sistema, a conda não pode ajudá-lo: por design, ele pode instalar pacotes apenas em ambientes conda. Se você quiser, digamos, trabalhar com os muitos pacotes Python que dependem de dependências externas (NumPy, SciPy e Matplotlib são exemplos comuns), ao rastrear essas dependências de maneira significativa, o pip não pode ajudá-lo: por design, ele gerencia pacotes Python e apenas pacotes Python.

Conda e pip não são concorrentes, mas ferramentas focadas em diferentes grupos de usuários e padrões de uso.

Para usuários do WINDOWS

A situação das ferramentas de embalagem "padrão" está melhorando recentemente:

• no próprio pypi, agora existem 48% dos pacotes de rodas a partir de setembro. 11 de 2015 (acima de 38% em maio de 2015, 24% em setembro de 2014),

• o formato wheel agora é suportado pronto para uso pelo python 2.7.9 mais recente,

A situação das ferramentas de embalagem "padrão" + "ajustes" também está melhorando:

• você pode encontrar quase todos os pacotes científicos no formato wheel em http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs ,

• o projeto mingwpy pode trazer um dia um pacote de 'compilação' para os usuários do Windows, permitindo instalar tudo da fonte quando necessário.

A embalagem "Conda" permanece melhor para o mercado em que atua e destaca áreas em que o "padrão" deve melhorar.

(além disso, a especificação de dependência de esforços múltiplos, no sistema de rodas padrão e no sistema conda, ou buildout, não é muito pitônica, seria bom se todas essas técnicas básicas da embalagem pudessem convergir por meio de um tipo de PEP.

pip é um gerenciador de pacotes.

conda é um gerenciador de pacotes e um gerenciador de ambiente.

Detalhe:

Referências

• Entendendo Conda e Pip

Posso usar o pip para instalar o iPython?

Claro, ambos (primeira abordagem na página)

pip install ipython

e (terceira abordagem, a segunda é conda)

Você pode baixar manualmente o IPython do GitHub ou PyPI. Para instalar uma dessas versões, descompacte-a e execute o seguinte no diretório de origem de nível superior usando o Terminal:

pip install .

são maneiras oficialmente recomendadas de instalar .

Por que devo usar o conda como outro gerenciador de pacotes python quando já tenho pip?

Como dito aqui :

Se você precisar de um pacote específico, talvez apenas para um projeto, ou se precisar compartilhar o projeto com outra pessoa, o conda parecerá mais apropriado.

Conda supera pip em ( YMMV )

• projetos que usam ferramentas não-python
• compartilhando com colegas
• alternando entre versões
• alternando entre projetos com diferentes versões da biblioteca

Qual é a diferença entre pip e conda?

Isso é amplamente respondido por todos os outros.

pip é apenas para Python

condaé apenas para o Anaconda + outros pacotes científicos, como dependências R, etc. Nem todo mundo precisa do Anaconda que já vem com o Python. O Anaconda é principalmente para quem faz aprendizado de máquina / aprendizado profundo etc. O desenvolvedor casual do Python não executa o Anaconda em seu laptop.

Talvez eu tenha encontrado outra diferença de natureza menor. Eu tenho meus ambientes python sob /usrvez de /homeou o que quer. Para instalar nele, eu precisaria usar sudo install pip. Para mim, o efeito colateral indesejado sudo install pipfoi um pouco diferente do que o que são amplamente relatados em outros lugares: depois de fazer isso, eu tive que correr pythoncom sudo, a fim de importar qualquer um dos sudopacotes Instalada. Desisti disso e, eventualmente, descobri que poderia usar sudo condapara instalar pacotes em um ambiente no /usrqual então importava normalmente sem a necessidade de sudopermissão python. Eu até costumava sudo condaconsertar um quebrado pipao invés de usar sudo pip uninstall pipou sudo pip --upgrade install pip.