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这篇文章主要讲解了“Pip install和Conda install如何使用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Pip install和Conda install如何使用”吧!
conda install xxx:这种方式安装的库都会放在/Users/orion-orion/miniforge3/pkgs目录下。我们在我们的虚拟环境中要用到或下载时先到该路径下去找,若有则直接将其复制到我们的虚拟环境中包得存放位置: ~/site-packages/。若没有,则先下载到/anoconda3/pkgs,在复制到虚拟环境包的路径下。
pip install xxx:这是就要两种情况,一种情况就是此时使用的是conda中安装的python,那么xxx会被安装到/Users/orion-orion/miniforge3/lib/python3.9/site-packages文件夹中;如果当前用的是系统的python,那么xxx会通常会被安装到/Users/orion-orion/.local/lib/python3.9/site-packages文件夹中
conda ≈ pip(python包管理) + virtualenv(虚拟环境) + 非python依赖包管理
conda 可以安装不限于 Python 的程序库。创建一个局部环境并且安装包。pip 是安装到原有环境中。
pip install 会检查依赖并且安装,但是 conda 会做的更多,甚至会把已经有了的包卸载并且升级成合适的
pip只能安装python包,而conda可以安装由任何语言编写的包
pip不能创建虚拟环境,需要借助另外的包,例如virtualenv,而conda可以创建虚拟环境。
conda 是一次下载多次使用,如果其他环境有这个包,就直接复制到新环境的文件夹中。
大部分情况下,二者没有区别,怎么安装都可以work,不过,二者混着装各种package你真的会因为版本冲突而发疯!
conda有严格的检查机制,它会保证你当前装的package安装好之后能work,但是,它只检查用conda安装过的package。例如,你新安装的package会依赖numpy ,不过你已经安装numpy(e.g., 1.19.2),但是用pip安装的,不好意思,它会认为你没安装,然后用conda再安装一个依赖版本的numpy(e.g., 1.18.5)。这个时候,两个numpy可能就打架了。并且你pip list与conda list显示的numpy版本可能不一致,结果不知道最后运行程序的时候调用了哪个版本的numpy。
这个时候,uninstall可能也卸载不干净,卸了一个还有一个,最后还可能一直list有却是一个空壳。这个时候,快刀斩乱麻的方法,找到anaconda的lib/site-packages/numpy, 手动删掉它!
pip的一个好处是可以安装时既检查conda安装过package的也检查pip安装过的package。不过,它只负责要什么装什么,不负责能不能把装的一堆packages打通,可能装好不work 。
一般原则,在新环境中,如果装多个packages,既用到conda,又用到pip,那就先conda 的都装好,再pip,如果能用一种装到底,就不要来回换着用。
conda解决依赖的问题很弱,环境包多了以后经常要解决依赖几分钟到十几分钟。我个人感觉比较好的实践是conda创建虚拟环境,装torch/tensorflow等比较难装的包,基础环境配好以后,后面装包一律用pip。
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