¿Cuál es la diferencia entre pip y conda?

Sé que pipes un administrador de paquetes para paquetes de Python. Sin embargo, vi la instalación en el sitio web de IPython usar condapara instalar IPython.

¿Puedo usar pippara instalar IPython? ¿Por qué debería usarlo condacomo otro administrador de paquetes de Python cuando ya lo tengo pip?

¿Cuál es la diferencia entre pipy conda?

Citando del blog de Conda :

Después de haber estado involucrado en el mundo de Python durante tanto tiempo, todos conocemos pip, easy_install y virtualenv, pero estas herramientas no cumplieron con todos nuestros requisitos específicos. El problema principal es que se centran en Python, descuidando las dependencias de la biblioteca que no son de Python, como HDF5, MKL, LLVM, etc., que no tienen setup.py en su código fuente y tampoco instalan archivos en el sitio de Python -directorio de paquetes.

Entonces Conda es una herramienta de empaque e instalador que tiene como objetivo hacer más de lo que piphace; manejar las dependencias de la biblioteca fuera de los paquetes de Python, así como los paquetes de Python en sí. Conda también crea un entorno virtual, como lo virtualenvhace.

Como tal, Conda debería compararse con Buildout , quizás, otra herramienta que le permite manejar tareas de instalación tanto de Python como de otras.

Debido a que Conda presenta un nuevo formato de empaque, no puede usar pipy Conda indistintamente; pipno se puede instalar el formato del paquete Conda. Puede usar las dos herramientas una al lado de la otra (instalando pipcon conda install pip) pero tampoco interoperan.

Desde que escribió esta respuesta, Anaconda ha publicado una nueva página sobre Comprender Conda y Pip , que también refleja esto:

Esto destaca una diferencia clave entre conda y pip. Pip instala paquetes de Python, mientras que conda instala paquetes que pueden contener software escrito en cualquier idioma. Por ejemplo, antes de usar pip, se debe instalar un intérprete de Python a través de un administrador de paquetes del sistema o descargando y ejecutando un instalador. Conda, por otro lado, puede instalar paquetes de Python, así como el intérprete de Python directamente.

y más adelante

Ocasionalmente se necesita un paquete que no está disponible como paquete conda, pero está disponible en PyPI y se puede instalar con pip. En estos casos, tiene sentido tratar de usar tanto conda como pip.

Aquí hay un breve resumen:

pipa

• Paquetes de Python solamente.
• Compila todo desde la fuente. EDITAR: pip ahora instala ruedas binarias, si están disponibles.
• Bendecido por la comunidad central de Python (es decir, Python 3.4+ incluye código que inicia automáticamente pip).

conda

• Python agnóstico. El enfoque principal de los paquetes existentes es para Python, y de hecho Conda está escrito en Python, pero también puede tener paquetes Conda para bibliotecas C, paquetes R, o cualquier cosa.
• Instala binarios. Hay una herramienta llamada conda buildque construye paquetes desde la fuente, pero conda installinstala cosas de paquetes Conda ya construidos.
• Externo. Conda es el administrador de paquetes de Anaconda, la distribución de Python proporcionada por Continuum Analytics, pero también se puede usar fuera de Anaconda. Puede usarlo con una instalación existente de Python instalándolo pip (aunque esto no se recomienda a menos que tenga una buena razón para usar una instalación existente).

En ambos casos:

• Escrito en Python
• Código abierto (Conda es BSD y pip es MIT)

Los primeros dos puntos de Conda son realmente los que lo hacen ventajoso sobre pip para muchos paquetes. Dado que las instalaciones de pip desde la fuente, puede ser doloroso instalar cosas con él si no puede compilar el código fuente (esto es especialmente cierto en Windows, pero incluso puede ser cierto en Linux si los paquetes tienen alguna biblioteca C o FORTRAN difícil dependencias) Conda se instala desde binario, lo que significa que alguien (por ejemplo, Continuum) ya ha hecho el trabajo duro de compilar el paquete, por lo que la instalación es fácil.

También hay algunas diferencias si está interesado en crear sus propios paquetes. Por ejemplo, pip se construye sobre las herramientas de configuración, mientras que Conda usa su propio formato, que tiene algunas ventajas (como ser estático y, de nuevo, independiente de Python).

Las otras respuestas dan una descripción justa de los detalles, pero quiero resaltar algunos puntos de alto nivel.

pip es un administrador de paquetes que facilita la instalación, actualización y desinstalación de paquetes de python . También funciona con entornos virtuales de python .

conda es un administrador de paquetes para cualquier software (instalación, actualización y desinstalación). También funciona con entornos de sistemas virtuales .

Uno de los objetivos con el diseño de conda es facilitar la administración de paquetes para toda la pila de software requerida por los usuarios, de los cuales una o más versiones de Python pueden ser solo una pequeña parte. Esto incluye bibliotecas de bajo nivel, como álgebra lineal, compiladores, como mingw en Windows, editores, herramientas de control de versiones como Hg y Git, o cualquier otra cosa que requiera distribución y administración. .

Para la gestión de versiones, pip le permite cambiar y administrar múltiples python entornos de .

Conda le permite cambiar y administrar múltiples entornos de uso general en los que varias otras cosas pueden variar en el número de versión, como bibliotecas C, compiladores, conjuntos de pruebas o motores de bases de datos, etc.

Conda no está centrado en Windows, pero en Windows es, con mucho, la solución superior actualmente disponible cuando se requieren instalar y administrar paquetes científicos complejos que requieren compilación.

Quiero llorar cuando pienso en cuánto tiempo he perdido tratando de compilar muchos de estos paquetes a través de pip en Windows, o depurar pip installsesiones fallidas cuando se requirió la compilación.

Como punto final, Continuum Analytics también aloja (gratis) binstar.org (ahora llamado anaconda.org ) para permitir a los desarrolladores de paquetes regulares crear sus propias pilas de software personalizadas (¡construidas!) Desde las cuales sus usuarios de paquetes podrán hacerlo conda install.

Para no confundirlo más, pero también puede usar pip dentro de su entorno de conda, que valida los comentarios de gerentes generales frente a los específicos de python anteriores.

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

También puede agregar pip a los paquetes predeterminados de cualquier entorno para que esté presente cada vez y no tenga que seguir el fragmento anterior.

Cita del artículo de Conda for Data Science en el sitio web de Continuum:

Conda vs pip

Los programadores de Python probablemente estén familiarizados con pip para descargar paquetes de PyPI y administrar sus requisitos. Aunque, tanto conda como pip son administradores de paquetes, son muy diferentes:

• Pip es específico para los paquetes de Python y conda es independiente del idioma, lo que significa que podemos usar conda para administrar paquetes desde cualquier idioma. Pip compila desde la fuente y conda instala binarios, eliminando la carga de la compilación
• Conda crea entornos independientes del lenguaje de forma nativa, mientras que pip depende de virtualenv para administrar solo entornos Python. Aunque se recomienda usar siempre paquetes conda, conda también incluye pip, por lo que no tiene que elegir entre los dos. Por ejemplo, para instalar un paquete de Python que no tiene un paquete conda, pero está disponible a través de pip, simplemente ejecute, por ejemplo:

conda install pip
pip install gensim

Citando de Conda: mitos y conceptos erróneos (una descripción completa):

...

Mito # 3: Conda y pip son competidores directos

Realidad: Conda y pip tienen diferentes propósitos, y solo compiten directamente en un pequeño subconjunto de tareas: instalar paquetes de Python en entornos aislados.

Pip, que significa P ip I nstalls P ackages, es el administrador de paquetes sancionado oficialmente de Python, y se usa más comúnmente para instalar paquetes publicados en Python Package Index (PyPI). Tanto pip como PyPI están gobernados y respaldados por Python Packaging Authority (PyPA).

En resumen, pip es un administrador de propósito general para paquetes Python; conda es un administrador de entorno multiplataforma independiente del lenguaje. Para el usuario, la distinción más destacada es probablemente esta: pip instala paquetes de python en cualquier entorno; conda instala cualquier paquete dentro de entornos conda. Si todo lo que está haciendo es instalar paquetes de Python dentro de un entorno aislado, conda y pip + virtualenv son en su mayoría intercambiables, modulo alguna diferencia en el manejo de dependencias y la disponibilidad de paquetes. Por entorno aislado me refiero a conda-env o virtualenv, en el que puede instalar paquetes sin modificar la instalación de Python de su sistema.

Incluso dejando a un lado el Mito # 2, si nos centramos en la instalación de paquetes de Python, conda y pip sirven a diferentes audiencias y diferentes propósitos. Si quiere, por ejemplo, administrar paquetes de Python dentro de una instalación existente de Python del sistema, conda no puede ayudarlo: por diseño, solo puede instalar paquetes dentro de entornos conda. Si quiere, por ejemplo, trabajar con los muchos paquetes de Python que dependen de dependencias externas (NumPy, SciPy y Matplotlib son ejemplos comunes), mientras que el seguimiento de esas dependencias de una manera significativa, pip no puede ayudarlo: por diseño, administra paquetes de Python y solo paquetes de Python.

Conda y pip no son competidores, sino herramientas centradas en diferentes grupos de usuarios y patrones de uso.

Para usuarios de WINDOWS

La situación de las herramientas de embalaje "estándar" está mejorando recientemente:

• en pypi, ahora hay 48% de los paquetes de ruedas a partir de septiembre. 11 de 2015 (frente al 38% en mayo de 2015, 24% en septiembre de 2014),

• el formato de la rueda ahora es compatible con la última versión de Python 2.7.9,

La situación de las herramientas de embalaje "estándar" + "ajustes" también está mejorando:

• Puede encontrar casi todos los paquetes científicos en formato de rueda en http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs ,

• El proyecto mingwpy puede traer un día un paquete de 'compilación' a los usuarios de Windows, lo que permite instalar todo desde la fuente cuando sea necesario.

El empaque "Conda" sigue siendo mejor para el mercado al que sirve, y destaca áreas en las que el "estándar" debería mejorar.

(también, la especificación de dependencia de esfuerzo múltiple, en el sistema de rueda estándar y en el sistema conda, o construcción, no es muy pitónica, sería bueno si todas estas técnicas de 'núcleo' de empaquetado pudieran converger, a través de una especie de PEP)

pip Es un administrador de paquetes.

conda es tanto un administrador de paquetes como un administrador de entorno.

Detalle:

Referencias

• Entendiendo Conda y Pip

¿Puedo usar pip para instalar iPython?

Claro, ambos (primer enfoque en la página)

pip install ipython

y (tercer enfoque, segundo es conda)

Puede descargar manualmente IPython desde GitHub o PyPI. Para instalar una de estas versiones, descomprímalo y ejecute lo siguiente desde el directorio de origen de nivel superior utilizando la Terminal:

pip install .

son formas oficialmente recomendadas de instalación .

¿Por qué debería usar conda como otro administrador de paquetes de Python cuando ya tengo pip?

Como se dice aquí :

Si necesita un paquete específico, tal vez solo para un proyecto, o si necesita compartir el proyecto con otra persona, conda parece más apropiado.

Conda supera pip in ( YMMV )

• proyectos que usan herramientas que no son de Python
• compartir con colegas
• cambio entre versiones
• cambiar entre proyectos con diferentes versiones de biblioteca

¿Cuál es la diferencia entre pip y conda?

Eso es ampliamente respondido por todos los demás.

pip es solo para Python

condaes solo para Anaconda + otros paquetes científicos como las dependencias R, etc. NO todos necesitan Anaconda que ya viene con Python. Anaconda es principalmente para aquellos que hacen aprendizaje automático / aprendizaje profundo, etc. El desarrollador casual de Python no ejecutará Anaconda en su computadora portátil.

Es posible que haya encontrado otra diferencia de naturaleza menor. Tengo mis entornos de Python en /usrlugar de/home o lo sea. Para instalarlo, tendría que usar sudo install pip. Para mí, el efecto secundario no deseado de la sudo install pipera ligeramente diferente a lo que se informó ampliamente en otra parte: después de hacerlo, tuve que correr pythoncon sudoel fin de importar cualquiera de los sudopaquetes -Instalación. Renuncié a eso y finalmente descubrí que podía usar sudo condapara instalar paquetes en un entorno en el /usrque luego se importaba normalmente sin necesidad de sudopermiso python. Incluso solía sudo condaarreglar un roto en piplugar de usar sudo pip uninstall pipo sudo pip --upgrade install pip.