दिलचस्प पोस्ट
MySQL पर @ जनरेटेड वैल्यू बहुरूपिक सार सुपरक्लास सी में int सरणी का प्रारंभिक मान मापांक और रैंड कैसे काम करता है? कॉल प्रोग्राम को कैसे बनाऊं? हास्केल में बड़े पैमाने पर डिजाइन? एंड्रॉइड: पिछला स्टैक से सभी पिछली गतिविधियों को निकालें PHP: 2 दशमलव स्थानों पर नंबर दिखाएं विरासत कोड से AngularJS को कॉल करें $ (विंडो) को संभाल करने के लिए और अधिक कुशल तरीका। Jquery में एसक्रोल फ़ंक्शन? प्रत्येक के लिए एक करते समय std :: vector से मिटा रहा है? जावा रेगेक्स ईमेल सेकंड में दो तिथियों के बीच समय का अंतर प्राप्त करें एक पंक्ति MYSQL में एकाधिक बाल पंक्तियों को मिलाएं स्ट्रिंगमॉड $ एंड्रॉइडब्लॉकग्रायर पॉलिसी। नेटवर्क नेटवर्क पाठ से भाषण (टीटीएस) – Android

पीआईपी और कंडो के बीच क्या अंतर है?

मुझे पता है pip अजगर संकुल के लिए एक पैकेज प्रबंधक है। हालांकि, मैंने IPython की वेबसाइट पर अधिष्ठापन को conda स्थापित करने के लिए conda का उपयोग किया था।

क्या मैं IPython को स्थापित करने के लिए pip का उपयोग कर सकता हूं? जब मुझे पहले से ही pip तो मुझे एक और पायथन पैकेज प्रबंधक के रूप में conda उपयोग क्यों करना चाहिए?

pip और conda बीच क्या अंतर है?

वेब के समाधान से एकत्रित समाधान "पीआईपी और कंडो के बीच क्या अंतर है?"

Conda ब्लॉग से उद्धरित :

इतने लंबे समय के लिए अजगर दुनिया में शामिल होने के बाद, हम सभी पीईपी, easy_install और virtualenv के बारे में जानते हैं, लेकिन ये उपकरण हमारी सभी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते। मुख्य समस्या यह है कि वे पायथन के आसपास ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, गैर-पायथन लायब्रेरी निर्भरता जैसे कि एचडीएफ 5, एमकेएल, एलएलवीएम, आदि की उपेक्षा करना, जो कि उनके स्रोत कोड में सेटअप नहीं है और पाइथन की साइट में फाइलों को भी स्थापित नहीं करते हैं -पैकेज निर्देशिका

तो Conda एक पैकेजिंग टूल और इंस्टालर है जिसका उद्देश्य है कि pip क्या करता है; पायथन संकुल के बाहर पुस्तकालय निर्भरता को संभालता है साथ ही पायथन पैकेज स्वयं भी। Conda भी एक आभासी वातावरण बनाता है, जैसे virtualenv करता है

जैसे, कोंडा को बिल्डआउट से तुलना करना चाहिए, शायद एक अन्य उपकरण जो आपको पायथन और गैर-पायथन इंस्टॉलेशन कार्यों को संभालता है।

क्योंकि Conda एक नया पैकेजिंग प्रारूप का परिचय देता है, आप एकांतर pip और कोंडा का उपयोग नहीं कर सकते हैं; pip कोडा पैकेज प्रारूप को स्थापित नहीं किया जा सकता। आप दो औजारों की तरफ से उपयोग कर सकते हैं, लेकिन वे किसी भी तरह से इंटरऑपरेट नहीं करते हैं।

यहां एक छोटी दूरी है:

रंज

  • पायथन पैकेज केवल
  • स्रोत से सब कुछ संकलित करता है संपादित करें: पीपी अब बाइनरी पहियों को स्थापित करता है, यदि वे उपलब्ध हैं
  • मुख्य पायथन समुदाय (यानी, पायथन 3.4+ में कोड शामिल है, जो कि स्वचालित रूप से बूस्ट्रैप पीआईपी) से आशीष देता है।

conda

  • अजगर नास्तिक मौजूदा पैकेज का मुख्य ध्यान पायथन के लिए है, और वास्तव में कंडो को ही पायथन में लिखा है, लेकिन आप सी पुस्तकालयों, या आर पैकेजों या वास्तव में कुछ भी के लिए conda पैकेज भी कर सकते हैं।
  • बायनेरिज़ स्थापित करें conda build नामक एक उपकरण है जो स्रोत से संकुल बनाता है, लेकिन conda install पहले ही निर्मित कोंडा पैकेज से चीजों को स्थापित करता है।
  • बाहरी। Conda Anaconda का पैकेज मैनेजर है, जो कि सिनियम एनालिटिक्स द्वारा प्रदान किया गया पायथन वितरण है, लेकिन इसका उपयोग एनाकोंडा के बाहर भी किया जा सकता है आप इसे मौजूदा पायथन स्थापना के साथ इसे स्थापित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं (हालांकि जब तक आपके पास मौजूदा संस्थापन का उपयोग करने का कोई उचित कारण नहीं है)

दोनों मामलों में:

  • पायथन में लिखा गया
  • ओपन सोर्स (कंडडा बीएसडी और पीआईपी एमआईटी है)

कोंडा के पहले दो बुलेट अंक वास्तव में बहुत सारे पैकेजों के लिए पिप पर लाभप्रद बनाते हैं। स्रोत से पीप स्थापित होने से, यदि आप स्रोत कोड को संकलित करने में असमर्थ हैं, तो इसके साथ चीजों को स्थापित करने के लिए दर्दनाक हो सकता है (यह विशेष रूप से विंडोज पर सच है, लेकिन यह लिनक्स पर भी सच हो सकता है अगर संकुल में कुछ मुश्किल सी या फोरट्रान पुस्तकालय निर्भरता)। Conda बाइनरी से स्थापित होता है, जिसका अर्थ है कि कोई व्यक्ति (उदाहरण के लिए, कंटिनम) ने पैकेज संकलित करने की कड़ी मेहनत पहले ही कर दी है, और इसलिए स्थापना आसान है।

अगर आप अपने खुद के पैकेज तैयार करने में रुचि रखते हैं तो कुछ अंतर भी हैं। उदाहरण के लिए, सेटअप टोल के शीर्ष पर पीआईपी बनाया गया है, जबकि कोंडा अपने प्रारूप का उपयोग करता है, जिसमें कुछ फायदे हैं (जैसे कि स्थैतिक, और फिर, पायथन नास्तिक)।

अन्य जवाब विवरण का उचित वर्णन देते हैं, लेकिन मैं कुछ उच्च-स्तरीय बिंदुओं को हाइलाइट करना चाहता हूं।

पीआईपी एक पैकेज प्रबंधक है जो पायथन पैकेजों की स्थापना, नवीनीकरण और स्थापना रद्द करने की सुविधा देता है । यह आभासी अजगर परिवेश के साथ भी काम करता है।

कोंडा किसी भी सॉफ्टवेयर (स्थापना, अपग्रेड और स्थापना रद्द करने) के लिए एक पैकेज प्रबंधक है। यह आभासी सिस्टम वातावरण के साथ भी काम करता है।

Conda के डिज़ाइन के साथ एक लक्ष्य, उपयोगकर्ताओं द्वारा आवश्यक संपूर्ण सॉफ्टवेयर स्टैक के लिए पैकेज प्रबंधन की सुविधा प्रदान करना है, जिनमें से एक या अधिक अजगर संस्करण केवल एक छोटा सा हिस्सा हो सकता है। इसमें कम-स्तरीय पुस्तकालय, जैसे कि रैखिक बीजगणित, संकलक, जैसे विंडोज पर एमिंगव, संपादकों, संस्करण नियंत्रण उपकरण जैसे एचजी और गीट, या जो कुछ भी वितरण और प्रबंधन की आवश्यकता होती है

संस्करण प्रबंधन के लिए, पीपी आपको कई अजगर परिवेशों के बीच स्विच करने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है।

Conda आपको कई सामान्य उद्देश्य परिवेशों के बीच स्विच करने और प्रबंधित करने की अनुमति देता है जिसमें कई अन्य चीजें संस्करण संख्या में भिन्न हो सकती हैं, जैसे सी-पुस्तकालयों, या कंपाइलर, या परीक्षण-सूट्स, या डेटाबेस इंजिन और इसी तरह।

कोंडा विंडोज-केंद्रित नहीं है, लेकिन विंडोज़ पर जब तक जटिल वैज्ञानिक संकुल को संकलन की आवश्यकता होती है, तब तक यह सबसे बेहतर समाधान उपलब्ध है जब इसे स्थापित और प्रबंधित किया जाना चाहिए।

मैं रोना चाहता हूं जब मुझे लगता है कि जब मैंने संकलित किया था, तो विंडोज में पीआईपी के माध्यम से इन संकुलों को संकलित करने के लिए कितना समय खो दिया है, या डिबग विफल pip install सत्र।

एक अंतिम बिंदु के रूप में, कंटिन्यूम एनालिटिक्स ने मेजबान (फ्री) binstar.org (अब repo.continuum.io ) को नियमित पैकेज डेवलपर्स को अपने स्वयं के कस्टम (निर्मित!) सॉफ़्टवेयर स्टैक बनाने की अनुमति देने के लिए मेजबान किया है जो कि उनके पैकेज-उपयोगकर्ता conda install सक्षम conda install

आपको भ्रमित करने के लिए आगे नहीं, लेकिन आप अपने कोंडा वातावरण में भी पीआईपी का उपयोग कर सकते हैं, जो सामान्य बनाम अजगर विशिष्ट प्रबंधकों की टिप्पणियों को ऊपर की ओर से सत्यापित करता है।

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

आप किसी भी पर्यावरण के पैकेजों को डिफॉल्ट करने के लिए पीईपी भी जोड़ सकते हैं, इसलिए हर बार यह मौजूद है ताकि आपको ऊपर दिए स्निपेट का पालन न करें।

विंडोज़ प्रयोक्ताओं के लिए

"मानक" पैकेजिंग उपकरण स्थिति हाल ही में सुधार कर रही है:

  • पीपी पर ही, अब सीपीटी के रूप में व्हील पैकेज के 48% हैं। 11 वीं 2015 (मई 2015 में 38% से, सितंबर 2014 में 24%),

  • पहिया प्रारूप अब आउट-ऑफ-द-बॉक्स प्रति नवीनतम अजगर 2.7.9 समर्थित है,

"मानक" + "tweaks" पैकेजिंग उपकरण स्थिति भी सुधार रही है:

  • आप http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs पर पहिया प्रारूप पर लगभग सभी वैज्ञानिक संकुल पा सकते हैं,

  • मिंगवॉपी परियोजना एक दिन एक 'संकलन' पैकेज को विंडोज़ प्रयोक्ताओं के लिए ला सकता है, जब जरूरत पड़ने पर स्रोत से सब कुछ स्थापित करने की अनुमति मिलती है

"कोंडा" पैकेजिंग बाजार के लिए बेहतर बना रहता है, और यह उस क्षेत्र को हाइलाइट करता है जहां "मानक" को सुधारना चाहिए

(यह भी, मानक पहिया सिस्टम में और निर्भरता विनिर्देशन-प्रयास में, कंडा सिस्टम या बिल्डआउट बहुत ही अजब नहीं है, यह अच्छा होगा यदि ये पैकेजिंग 'कोर' तकनीक पीईपी के माध्यम से एकजुट हो सकती है)

कंटमा से डेटा साइंस लेख के लिए लगातार वेबसाइट पर उद्धरण:

कोंडा बनाम पीआईपी

Python प्रोग्रामर शायद पीपीआई से पैकेज डाउनलोड करने और उनकी आवश्यकताओं को प्रबंधित करने के लिए पीआईपी से परिचित हैं। हालांकि कंडो और पीआईपी दोनों पैकेज प्रबंधक हैं, वे बहुत अलग हैं:

  • पायप पायथन संकुल के लिए विशिष्ट है और कोंडा भाषा-अज्ञेयवादी है, जिसका अर्थ है कि हम किसी भी भाषा से संकुल को प्रबंधित करने के लिए कंडडा का इस्तेमाल कर सकते हैं, पिप को स्रोत से स्रोत बनाते हैं और कंडो बाइनरी इंस्टॉल करते हैं, संकलन का बोझ निकालते हैं
  • Conda भाषा-अज्ञेयवादी वातावरण natively बनाता है जबकि पाइप केवल Python वातावरण का प्रबंधन करने के लिए virtualenv पर निर्भर करता है हालांकि यह हमेशा conda पैकेज का उपयोग करने की सिफारिश की है, conda भी पीईपी शामिल है, तो आप दो के बीच चयन करने के लिए नहीं है। उदाहरण के लिए, एक अजगर पैकेज स्थापित करने के लिए जिसमें कंडो पैकेज नहीं है, लेकिन पीआईपी के माध्यम से उपलब्ध है, बस चलाना, उदाहरण के लिए:
 conda install pip pip install gensim 

कोंडा से उद्धरित: मिथक और गलत धारणा (एक व्यापक विवरण):

मिथक # 3: कोंडा और पीआईपी सीधे प्रतियोगियों हैं

वास्तविकता: Conda और pip विभिन्न उद्देश्यों की सेवा, और केवल सीधे कार्यों के एक छोटे उपसमूह में प्रतिस्पर्धा: अर्थात् पृथक वातावरण में पायथन संकुल को स्थापित करना।

पीआईपी, जो पी आईपी ​​के लिए खड़ा है, पी एक्जेस को नास्टॉल करता है, पायथन का आधिकारिक रूप से स्वीकृत पैकेज मैनेजर है, और इसे पायथन पैकेज इंडेक्स (पीआईपीआई) पर प्रकाशित पैकेजों को स्थापित करने के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाता है। दोनों पीआईपी और पीईपीआई को पायथन पैकेजिंग अथॉरिटी (पीआईपीए) द्वारा शासित और समर्थित किया गया है।

संक्षेप में, पायथन पायथन संकुल के लिए एक सामान्य प्रयोजन प्रबंधक है; कोंडा एक भाषा-अज्ञेय क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म पर्यावरण प्रबंधक है। उपयोगकर्ता के लिए, सबसे प्रमुख भेद शायद यह है: पीआईपी किसी भी वातावरण में अजगर संकुल स्थापित करता है; कोंडा कंडोए के वातावरण में किसी भी पैकेज को स्थापित करता है। यदि आप सब कर रहे हैं एक अलग वातावरण, कोंडा और पीईपी + virtualenv के भीतर पायथन पैकेज स्थापित कर रहे हैं ज्यादातर विनिमेय हैं, मॉड्यूलो निर्भरता हैंडलिंग और पैकेज उपलब्धता में कुछ अंतर। पृथक वातावरण से मेरा मतलब है conda-env या virtualenv, जिसमें आप अपने सिस्टम को संशोधित किए बिना पैकेज स्थापित कर सकते हैं पायथन इंस्टॉलेशन

यहां तक ​​कि मिथ # 2 की तरफ सेट करना, अगर हम सिर्फ अजगर संकुल, कंडोए और पीओपी की स्थापना पर ध्यान केंद्रित करते हैं तो अलग-अलग ऑडियंस और विभिन्न प्रयोजनों का इस्तेमाल करते हैं। यदि आप चाहते हैं, तो मौजूदा पायथन इंस्टॉलेशन के भीतर अजगर संकुल का प्रबंधन करें, कंडो आपकी मदद नहीं कर सकता: डिज़ाइन के अनुसार, यह कंडो वातावरण के भीतर केवल पैकेज स्थापित कर सकता है। यदि आप चाहते हैं कि, कई पायथन पैकेजों के साथ काम करें जो बाह्य निर्भरता (NumPy, SciPy, और Matplotlib सामान्य उदाहरणों) पर भरोसा करते हैं, जबकि उन निर्भरताओं को एक सार्थक तरीके से ट्रैक करते हुए, पीपी आपकी मदद नहीं कर सकता: डिजाइन द्वारा, पायथन पैकेज और केवल पायथन पैकेज प्रबंधित करता है।

Conda और PIP प्रतियोगियों नहीं हैं, बल्कि उपयोगकर्ताओं के विभिन्न समूहों और उपयोग के तरीकों पर ध्यान केंद्रित टूल।

क्या मैं आईपथाथन को स्थापित करने के लिए पीआईपी का उपयोग कर सकता हूँ?

बेशक, दोनों (पृष्ठ पर पहला दृष्टिकोण)

 pip install ipython 

और (तीसरा दृष्टिकोण, दूसरा conda )

आप मैन्युअल रूप से आईप्याथॉन को गीथहब या पीईपीआई से डाउनलोड कर सकते हैं। इन संस्करणों में से एक को स्थापित करने के लिए, इसे अनपैक करें और टर्मिनल का उपयोग करके निम्न स्तरीय स्रोत निर्देशिका से निम्न चलाएं:

 pip install . 

आधिकारिक तौर पर स्थापित करने के तरीकों की सिफारिश की जाती है

जब मुझे पहले से ही पीआईपी है तो मुझे एक और पायथन पैकेज प्रबंधक के रूप में कोंडा का उपयोग क्यों करना चाहिए?

जैसा कि यहां बताया गया है :

यदि आपको एक विशिष्ट पैकेज की आवश्यकता है, शायद केवल एक प्रोजेक्ट के लिए, या यदि आपको किसी और के साथ इस परियोजना को साझा करना है, तो conda अधिक उचित लगता है।

Conda ( वाईएमएमवी ) में पीईपी को पार करता है

  • प्रोजेक्ट जो गैर-अजगर टूल का उपयोग करते हैं
  • सहकर्मियों के साथ साझा करना
  • संस्करणों के बीच स्विचिंग
  • विभिन्न पुस्तकालय संस्करणों के साथ परियोजनाओं के बीच स्विच करना

पीआईपी और कंडो के बीच क्या अंतर है?

यह बड़े पैमाने पर सभी के द्वारा उत्तर दिया गया है