Python中使用conda?install還是pip?install好
一、conda install
conda install 是 Anaconda 平臺中的包管理命令,用于在 Python 環(huán)境中安裝第三方庫和軟件包。Anaconda 是一個開源的、基于 Python 的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺,提供了強(qiáng)大的包管理和環(huán)境管理功能,適用于科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
下面是 conda install 的一些重要特點(diǎn)和用法介紹:
- 包管理器: conda install 是 Anaconda 中默認(rèn)的包管理器,可以方便地從 Anaconda 官方的包倉庫(Anaconda Cloud)或其他指定的包源中安裝包。
- 環(huán)境管理: conda install 可以在 Python 環(huán)境中創(chuàng)建和管理獨(dú)立的虛擬環(huán)境。通過創(chuàng)建不同的環(huán)境,可以隔離不同項目的依賴關(guān)系,避免包沖突和版本問題。
- 跨平臺支持: conda install 可以在不同操作系統(tǒng)(如 Windows、macOS、Linux)上使用,并且能夠安裝包含二進(jìn)制文件的包。這使得在不同平臺上安裝和使用一些特定庫更加簡單和便捷。
- 依賴解析: conda install 能夠處理復(fù)雜的依賴關(guān)系,自動解決包之間的依賴沖突。當(dāng)安裝一個包時,conda 會自動下載并安裝所需的依賴項,并確保所安裝的包能夠在同一個環(huán)境中兼容運(yùn)行。
- 命令用法: conda install 命令的基本用法是 conda install <package_name>,其中 <package_name> 是要安裝的包的名稱??梢酝ㄟ^添加 -c 參數(shù)指定包源,例如 conda install -c conda-forge <package_name>。
總體而言,conda install 提供了一個方便、強(qiáng)大和可靠的包管理工具,使得在 Python 環(huán)境中安裝和管理第三方包變得簡單和可控。同時,它還支持環(huán)境管理和依賴解析,可以滿足不同項目的需求,并提供良好的跨平臺支持。
二、pip install
pip install 是 Python 中默認(rèn)的包管理命令,用于在 Python 環(huán)境中安裝第三方庫和軟件包。pip 是 “Python Package Installer” 的縮寫,是 Python 社區(qū)最常用的包管理工具之一。
下面是 pip install 的一些重要特點(diǎn)和用法介紹:
- 包管理器: pip install 是 Python 中默認(rèn)的包管理器,可以方便地從 Python Package Index(PyPI)或其他指定的包源中安裝包。
- 包源: PyPI 是一個公共的包倉庫,包含了大量的開源 Python 包。使用 pip install 可以直接從 PyPI 下載并安裝需要的包。此外,pip 還支持從其他包源或私有倉庫安裝包。
- 包依賴: pip install 能夠自動解決包之間的依賴關(guān)系。當(dāng)安裝一個包時,pip 會檢查其依賴項,并自動下載并安裝這些依賴項。它可以根據(jù)包的要求,確保正確的版本和兼容性。
- 虛擬環(huán)境: 虛擬環(huán)境是 Python 的一個重要特性,用于隔離不同項目的依賴關(guān)系。pip install 可以與虛擬環(huán)境配合使用,通過創(chuàng)建和激活不同的虛擬環(huán)境,可以確保不同項目使用獨(dú)立的環(huán)境和包版本。
- 命令用法: pip install 命令的基本用法是 pip install <package_name>,其中 <package_name> 是要安裝的包的名稱??梢酝ㄟ^添加 -i 參數(shù)指定包源,例如 pip install -i https://pypi.org/simple/ <package_name>。
總體而言,pip install 提供了一個簡單、方便的包管理工具,可以在 Python 環(huán)境中輕松安裝第三方包。它能夠自動解決依賴關(guān)系,并與虛擬環(huán)境一起使用,幫助管理不同項目的包需求。通過 PyPI 和其他包源,pip 提供了廣泛的包選擇。
三、conda install 和 pip install 優(yōu)先使用哪個?
優(yōu)先使用 conda install 或 pip install 取決于您的具體需求和使用場景。以下是一些常見的情況和推薦的使用方式:
- Anaconda 環(huán)境: 如果您使用的是 Anaconda 或 Miniconda 平臺,并且已經(jīng)創(chuàng)建了 Conda 環(huán)境,推薦首先嘗試使用 conda install。conda 是 Anaconda 平臺的默認(rèn)包管理器,它提供了更好的環(huán)境管理功能和依賴解析能力,可以確保在環(huán)境中安裝的包的兼容性和穩(wěn)定性。
- 特定庫的安裝: 對于一些特定的科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)庫,例如 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等,建議使用 conda install。Anaconda 提供了大量的預(yù)編譯包,這些包在 Anaconda 官方的包倉庫(Anaconda Cloud)中可用,使用 conda install 可以更輕松地安裝這些庫及其依賴項。
- 其他第三方庫: 對于其他第三方庫,如果它們在 Anaconda 的包倉庫中不可用,或者您希望使用 PyPI 上的特定版本,可以使用 pip install。pip 是 Python 的默認(rèn)包管理器,可以訪問 PyPI 上的廣泛包源,如果您已經(jīng)在全局 Python 環(huán)境中安裝了特定版本的 Python,使用 pip install 可以更方便地安裝和管理這些庫。
- 虛擬環(huán)境: 如果您需要在項目中創(chuàng)建獨(dú)立的虛擬環(huán)境,并且想要精確控制環(huán)境中包的版本和依賴關(guān)系,建議使用 conda create 創(chuàng)建虛擬環(huán)境,然后使用 conda install 安裝包。這樣可以確保環(huán)境的一致性和可復(fù)現(xiàn)性。
附:Pip install和Conda install的使用場景
1、適用范圍
由前文可知pip是python包管理器,而conda是跨平臺的通用管理器。
conda是用來安裝conda package,雖然大部分conda包是python的,但它支持了不少非python語言寫的依賴項,比如mkl cuda這種c c++寫的包。不過anaconda本身只提供部分包,遠(yuǎn)沒有pip提供的包多,有時conda無法安裝我們需要的包,我們需要用pip將其裝到conda環(huán)境里。
因此安裝之前需要清楚什么是python包和非python包。
1. python包:
顧名思義,是需要在python環(huán)境下面使用并且可以import 的包。
并且如果在shell里直接輸入該包名,系統(tǒng)也會無法識別。以numpy為例:
2. 非python包:
即非python語言所寫的包,該包的安裝的安裝路徑會被寫入環(huán)境變量,因此shell可以直接識別,以ffmpeg為例:
2、使用場景
1. 對于絕大多數(shù)python包,既可以通過pip install 也可以通過conda install 來安裝。
2. 對于一小部分非python包,則必須通過conda install 來安裝。
以安裝ensorflow-gpu 為例,同時需要注意:
① 用 pip 安裝的話,只會安裝 tensorflow-gpu 這個包,它的依賴(比如 cuda)需要手動安裝,而且版本配置不對的話,可能導(dǎo)致 tensorflow-gpu 無法使用;
② 用 conda 安裝的話,除了安裝 tensorflow-gpu 這個包,它會自動檢測這個包所需的依賴,如果沒有,會自動安裝一遍。
綜上所述,優(yōu)先使用 conda install 可以提供更好的環(huán)境管理和依賴解析功能,特別適用于 Anaconda 平臺和科學(xué)計算庫。而 pip install 則更適合安裝其他第三方庫和管理全局 Python 環(huán)境。在實(shí)際使用中,可以根據(jù)具體需求和場景選擇適合的包管理工具。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python中使用conda install還是pip install好的文章就介紹到這了,更多相關(guān)conda install和pip install內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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