conda (Anaconda, Miniconda)

conda (Anaconda, Miniconda) === ###### tags: `Python`, `conda`, `pip`, `HPC`, `Singularity` ![](https://i.imgur.com/A4bTVx7.png =40%x) :::info :bulb: **關於 conda** - **可以把 conda 想成就是 virtualenv + pip** - `pip list` 相當於 `conda list` - **版本差異** - Anaconda：非常肥大的 conda，什麼套件都幫你裝了，像是 numpy, matplotlib 等 - Miniconda：輕巧版的 conda，一切都要自行安裝 ::: [TOC] <hr> ## conda 安裝指南 > doc: https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html ### Regular installation (一般安裝) - [Windows](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/windows.html) - [macOS](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/macos.html) - [Linux](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html) (見下面說明) ### Installing on Linux (在 Linux 上安裝) 1. **下載 conda 套件，有兩種安裝套件：** - [Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers) - [Anaconda](https://www.anaconda.com/download/) :::info :bulb: **選擇想要的 python 版本** - 內含 python 套件 - 換言之，即使 local 端沒有安裝對應的 Python 版本 ::: 2. **驗證下載的檔案有沒有完整** ``` $ sha256sum your_filename ``` ``` $ sha256sum Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh 1ea2f885b4dbc3098662845560bc64271eb17085387a70c2ba3f29fff6f8d52f Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh ``` 對照下載點的 SHA256 hash 資訊： [![](https://i.imgur.com/3BFJ23Z.png)](https://i.imgur.com/3BFJ23Z.png) 3. **安裝 conda 指令** - **Miniconda** ```bash= $ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 顯示說明 ``` $ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -h` usage: Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh [options] Installs Miniconda3 py312_24.5.0-0 -b run install in batch mode (without manual intervention), it is expected the license terms (if any) are agreed upon -f no error if install prefix already exists -h print this help message and exit -p PREFIX install prefix, defaults to /home/tjtsai29863/miniconda3, must not contain spaces. -s skip running pre/post-link/install scripts -m disable the creation of menu items / shortcuts -u update an existing installation -t run package tests after installation (may install conda-build) ``` - 安裝到指定目錄： -p <path_to_target> - **Anaconda** ```bash= $ bash Anaconda-latest-Linux-x86_64.sh ``` - 按照提示進行預設安裝、或變更選項 4. **檢查安裝結果** ```bash= $ conda list conda: command not found ``` 蛤？ conda 執行檔沒有註冊到全域 `$PATH` ```bash= $ nano ~/.bashrc # 2021.12.02, miniconda PATH="$PATH:/home/tj/miniconda3/bin" $ source ~/.bashrc # 或是開新的 terminal 就生效 ``` - 參考資料 - [【Linux】conda: command not found解决办法](https://blog.csdn.net/weixin_38705903/article/details/86533863) - 測試指令 ```bash= $ conda list # packages in environment at /home/tj/miniconda3: # # Name Version Build Channel _libgcc_mutex 0.1 main _openmp_mutex 4.5 1_gnu brotlipy 0.7.0 py39h27cfd23_1003 ca-certificates 2021.7.5 h06a4308_1 certifi 2021.5.30 py39h06a4308_0 cffi 1.14.6 py39h400218f_0 chardet 4.0.0 py39h06a4308_1003 conda 4.10.3 py39h06a4308_0 conda-package-handling 1.7.3 py39h27cfd23_1 cryptography 3.4.7 py39hd23ed53_0 idna 2.10 pyhd3eb1b0_0 ld_impl_linux-64 2.35.1 h7274673_9 libffi 3.3 he6710b0_2 libgcc-ng 9.3.0 h5101ec6_17 libgomp 9.3.0 h5101ec6_17 libstdcxx-ng 9.3.0 hd4cf53a_17 ncurses 6.2 he6710b0_1 openssl 1.1.1k h27cfd23_0 pip 21.1.3 py39h06a4308_0 pycosat 0.6.3 py39h27cfd23_0 pycparser 2.20 py_2 pyopenssl 20.0.1 pyhd3eb1b0_1 pysocks 1.7.1 py39h06a4308_0 python 3.9.5 h12debd9_4 readline 8.1 h27cfd23_0 requests 2.25.1 pyhd3eb1b0_0 ruamel_yaml 0.15.100 py39h27cfd23_0 setuptools 52.0.0 py39h06a4308_0 six 1.16.0 pyhd3eb1b0_0 sqlite 3.36.0 hc218d9a_0 tk 8.6.10 hbc83047_0 tqdm 4.61.2 pyhd3eb1b0_1 tzdata 2021a h52ac0ba_0 urllib3 1.26.6 pyhd3eb1b0_1 wheel 0.36.2 pyhd3eb1b0_0 xz 5.2.5 h7b6447c_0 yaml 0.2.5 h7b6447c_0 zlib 1.2.11 h7b6447c_3 ``` ### 更新 conda ```bash= $ conda update conda. ``` ### 反安裝 conda - [Uninstalling Anaconda or Miniconda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#uninstalling-anaconda-or-miniconda) <hr> ## 檢視 conda 系統環境 ### env ```bash= echo $CONDA_DEFAULT_ENV echo $CONDA_PREFIX ``` - [How do I find the name of the conda environment in which my code is running?](https://stackoverflow.com/questions/36539623) ### `conda info` ```bash= $ conda info active environment : None user config file : /home/tj/.condarc populated config files : conda version : 4.10.3 conda-build version : not installed python version : 3.9.5.final.0 virtual packages : __linux=5.4.0=0 __glibc=2.31=0 __unix=0=0 __archspec=1=x86_64 base environment : /home/tj/miniconda3 (writable) conda av data dir : /home/tj/miniconda3/etc/conda conda av metadata url : None channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64 https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64 https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch package cache : /home/tj/miniconda3/pkgs /home/tj/.conda/pkgs envs directories : /home/tj/miniconda3/envs /home/tj/.conda/envs platform : linux-64 user-agent : conda/4.10.3 requests/2.25.1 CPython/3.9.5 Linux/5.4.0-88-generic ubuntu/20.04.3 glibc/2.31 UID:GID : 1000:1000 netrc file : None offline mode : False ``` ### `conda info --env` > 指令同 `$ conda env list` ```bash= $ conda info --env # conda environments: # base * /home/tj/miniconda3 ``` ### `conda list` ```bash= $ conda list # packages in environment at /home/tj/miniconda3: # # Name Version Build Channel _libgcc_mutex 0.1 main _openmp_mutex 4.5 1_gnu brotlipy 0.7.0 py39h27cfd23_1003 ca-certificates 2021.7.5 h06a4308_1 certifi 2021.5.30 py39h06a4308_0 cffi 1.14.6 py39h400218f_0 chardet 4.0.0 py39h06a4308_1003 conda 4.10.3 py39h06a4308_0 conda-package-handling 1.7.3 py39h27cfd23_1 cryptography 3.4.7 py39hd23ed53_0 idna 2.10 pyhd3eb1b0_0 ld_impl_linux-64 2.35.1 h7274673_9 libffi 3.3 he6710b0_2 libgcc-ng 9.3.0 h5101ec6_17 libgomp 9.3.0 h5101ec6_17 libstdcxx-ng 9.3.0 hd4cf53a_17 ncurses 6.2 he6710b0_1 openssl 1.1.1k h27cfd23_0 pip 21.1.3 py39h06a4308_0 pycosat 0.6.3 py39h27cfd23_0 pycparser 2.20 py_2 pyopenssl 20.0.1 pyhd3eb1b0_1 pysocks 1.7.1 py39h06a4308_0 python 3.9.5 h12debd9_4 readline 8.1 h27cfd23_0 requests 2.25.1 pyhd3eb1b0_0 ruamel_yaml 0.15.100 py39h27cfd23_0 setuptools 52.0.0 py39h06a4308_0 six 1.16.0 pyhd3eb1b0_0 sqlite 3.36.0 hc218d9a_0 tk 8.6.10 hbc83047_0 tqdm 4.61.2 pyhd3eb1b0_1 tzdata 2021a h52ac0ba_0 urllib3 1.26.6 pyhd3eb1b0_1 wheel 0.36.2 pyhd3eb1b0_0 xz 5.2.5 h7b6447c_0 yaml 0.2.5 h7b6447c_0 zlib 1.2.11 h7b6447c_3 ``` ### `conda config` > 避開 Anaconda 商業授權問題 - ### 設 strict 模式： `conda config --set channel_priority strict` - 在初始狀態下強調使用高優先權頻道（例如 conda-forge）中的套件，這樣在依賴解析時，若高優先權頻道中有套件可用，就會使用它，而不考慮其他頻道。 - ### 添加 conda-forge 頻道： `conda config --add channels conda-forge` - 將 conda-forge 加入頻道列表。這樣做的目的是把 conda-forge 作為主要來源之一。 <hr> ## 建立 conda 環境 ### 1. `conda create` 建立一個虛擬環境，名稱為 `jupyterlab-ext`，並安裝相關套件 ```bash= $ conda create \ -n jupyterlab-ext \ --override-channels \ --strict-channel-priority \ -c conda-forge \ -c nodefaults \ jupyterlab=3 cookiecutter nodejs jupyter-packaging git ... # # To activate this environment, use # # $ conda activate jupyterlab-ext # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate ``` - `-n ENVIRONMENT, --name ENVIRONMENT` > Name of environment. - `--override-channels` > Do not search default or .condarc channels. Requires --channel. - `--strict-channel-priority` > Packages in lower priority channels are not considered if a package with the same name appears in a higher priority channel. > > 如果有相同名稱的套件出現在優先權高的通道中，則不考慮優先權低的通道中的套件。 > 換言之，名稱衝突時，就選優先權高的通道 - `-c CHANNEL, --channel CHANNEL` > Additional channel to search for packages. These are URLs searched in the order they are given (including local directories using the 'file://' syntax or simply a path like '/home/conda/mychan' or '../mychan'). Then, the defaults or channels from .condarc are searched (unless --override-channels is given). You can use 'defaults' to get the default packages for conda. You can also use any name and the .condarc channel_alias value will be prepended. The default channel_alias is http://conda.anaconda.org/. - 套件來源 - `-c conda-forge` 從 `conda-forge` 套件庫，下載要安裝的套件 - 沒有 `-c` 從預設的 `anaconda` 套件庫，下載要安裝的套件 - 也就是說 `jupyterlab` 可以選擇不同的來源(owner/package)下載： - `anaconda/jupyterlab` - `conda-forge/jupyterlab` - 參考資料 - [conda-forge,conda，-c的理解](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/115069247) ![](https://i.imgur.com/1AGioPO.png) ### 2. `conda env list` > 查看目前有哪些已建立的 conda 環境 > 指令同 `conda info --env` ```bash= $ conda env # 顯示可用指令 ``` ```bash= $ conda env list # conda environments: # base * /home/tj/miniconda3 jupyterlab-ext /home/tj/miniconda3/envs/jupyterlab-ext ``` 目前虛擬環境位於 `base` ### 3. `conda activate jupyterlab-ext` > 啟動虛擬環境 ```bash= $ conda activate jupyterlab-ext CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. To initialize your shell, run $ conda init <SHELL_NAME> Currently supported shells are: - bash - fish - tcsh - xonsh - zsh - powershell See 'conda init --help' for more information and options. IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'. ``` 需要對系統環境配置執行 script 類型 ==**解法1**==：這裡有提到：[Using with fish shell](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.html#using-with-fish-shell) ```bash= $ conda init fish no change /home/tj/miniconda3/condabin/conda no change /home/tj/miniconda3/bin/conda no change /home/tj/miniconda3/bin/conda-env no change /home/tj/miniconda3/bin/activate no change /home/tj/miniconda3/bin/deactivate no change /home/tj/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh no change /home/tj/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish no change /home/tj/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1 no change /home/tj/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1 no change /home/tj/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/xontrib/conda.xsh no change /home/tj/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh modified /home/tj/.config/fish/config.fish ==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <== ``` 再次執行 `conda activate jupyterlab-ext` 還是不行... :::info :bulb: **忘了試 `conda init bash` 可不可行** **2022/03/07** `conda init fish` 是修改 `~/.config/fish/config.fish` `conda init bash` 是修改 `~/.bashrc`，如下所示： ``` $conda init bash no change /root/miniconda3/condabin/conda no change /root/miniconda3/bin/conda no change /root/miniconda3/bin/conda-env no change /root/miniconda3/bin/activate no change /root/miniconda3/bin/deactivate no change /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh no change /root/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish no change /root/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1 no change /root/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1 no change /root/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/xontrib/conda.xsh no change /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh modified /root/.bashrc ==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <== ``` ::: ==**解法2**==：[Conda activate not working?](https://stackoverflow.com/questions/47246350/) ``` $ activate jupyterlab-ext ``` 依舊不行... ==**解法3**==：執行 `$ conda init` 就好 ``` $ conda init # 會寫到 ~/.bashrc ``` :::warning :bulb: **補充** `conda init` 其實就是偵測當前環境(?)，會修改 `/root/.bashrc` 當前環境如果是 sh，依舊是修改 `/root/.bashrc` (從 Dockerfile, `RUN ps -p$$` 驗證) ::: 重新開新的 terminal，環境預設會在 `(bash)` ![](https://i.imgur.com/VA7HcmS.png) 再執行一次 `conda activate jupyterlab-ext` 就好了 ![](https://i.imgur.com/dmRxoTL.png) (進入虛擬環境 `jupyterlab-ext`) 每次開新的 terminal，就要重新執行一次，如同 virtualenv <hr> ## 套件管理 ### 更新 conda 指令 ``` $ conda update -n base -c defaults conda ``` - 在 Dockerfile 中執行 `RUN conda create -n myenv -y python=3.5` 遇到 (2022/03/08) ![](https://i.imgur.com/0LH10uF.png) ### 可用版本 - 方法一： ``` $ conda search jupyterlab | grep 3.2 jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_0 pkgs/main jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_1 pkgs/main ``` ``` $ conda search jupyterlab -c conda-forge | grep 3.2. jupyterlab 3.2.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_0 pkgs/main jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_1 pkgs/main jupyterlab 3.2.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.2 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.3 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.4 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.5 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.6 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.7 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.8 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.9 pyhd8ed1ab_0 conda-forge ``` - 方法二： ``` $ conda search 'jupyterlab>=3.2' Loading channels: done # Name Version Build Channel jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_0 pkgs/main jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_1 pkgs/main ``` ``` $ conda search 'jupyterlab>=3.2' -c conda-forge Loading channels: done # Name Version Build Channel jupyterlab 3.2.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_0 pkgs/main jupyterlab 3.2.1 pyhd3eb1b0_1 pkgs/main jupyterlab 3.2.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.2 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.3 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.4 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.5 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.6 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.7 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.8 pyhd8ed1ab_0 conda-forge jupyterlab 3.2.9 pyhd8ed1ab_0 conda-forge ``` <hr> ## 其他 conda 指令 - 移除 conda 環境 ```bash $ conda env remove -n ENV_NAME ``` - [Removing Conda environment](https://stackoverflow.com/questions/49127834) <hr> ## batch install - `parabricks.yml` ```yaml name: parabricks channels: - conda-forge - bioconda dependencies: - python=3.7 ``` <hr> ## Dockerfile - [[HackMD][[雲端] Docker & Container / 範例集] Anaconda, Miniconda](https://hackmd.io/RTrbMzh1Te2ACGAsXN0PeA#Anaconda-Miniconda) <hr> ## App Packages - python `conda install python=3.9` - [How to install python with conda?](https://stackoverflow.com/questions/63216201/) <hr> ## mamba - [Conda太慢？试试这个加速工具！](https://www.cnblogs.com/feffery/p/13232119.html) Mamba（黑曼巴）专为加速Conda而生，其改写了Conda下载资源的固有方式，以多线程的方式对网络资源进行并行下载，从而大幅提升Conda效率 - [Installation](https://mamba.readthedocs.io/en/latest/installation.html) ``` $ conda install -c conda-forge mamba ``` <hr> ## Q&A ### conda 環境建不起來 - log ``` $ conda create -n hugging python=3.9 -y Solving environment: done ... ... Preparing transaction: done Verifying transaction: failed CondaVerificationError: The package for openssl located at /home/amaxtn/anaconda3/pkgs/openssl-1.1.1v-h7f8727e_0 appears to be corrupted. The path 'bin/c_rehash' specified in the package manifest cannot be found. CondaVerificationError: The package for openssl located at /home/amaxtn/anaconda3/pkgs/openssl-1.1.1v-h7f8727e_0 appears to be corrupted. The path 'bin/openssl' specified in the package manifest cannot be found. ``` - solution - [Create Environment Python-3.5 Errors](https://stackoverflow.com/questions/48404179/) ``` $ conda clean --packages --tarballs ``` ### Others - Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. - [解决conda install时出现 failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve 的问](https://blog.csdn.net/weixin_38419133/article/details/115863940) <hr> ## 討論 ### [HPC環境] 在 HPC 環境中，與 host 環境的 conda 互相干擾 - ### Question 關於在 HPC 使用 singularity 問題：啟動的 image： python module 路徑是在 /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/ 但用自己的帳號登入，卻會指到自己的 home 目錄： /home/tjtsai29863/software/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/ 這是什麼原因？如何修復？ - ### gpt-4o-2024-08-06 在 HPC 環境中使用 Singularity 時，如果發現 Python module 的路徑指向了你自己的 home 目錄，而不是 Singularity image 內的 Python 路徑，這通常是因為你的 shell 或環境變數（例如 `PYTHONPATH`）被設置為指向你自定義的 Python 安裝，例如你提到的 Miniconda3 路徑。這問題的原因可能是以下幾個： 1. **環境變數問題**：如果你的 `.bashrc` 或其他 shell 初始化檔案中設置了 `PYTHONPATH` 或其他與 Python 相關的變數，它們會覆蓋 Singularity image 內部的 Python 設置，導致 Python 會嘗試在你自己的環境中尋找模組。 2. **Conda 環境自動啟用**：如果你在 `miniconda` 裡設置了自動啟動環境，這會在你啟動 Singularity 容器時自動指向你的 Conda 安裝，而不是容器內的 Python 安裝。 ### 解決方法： 1. **重設 `PYTHONPATH`**：在啟動 Singularity 容器後，嘗試重設或清空 `PYTHONPATH` 環境變數。你可以在 Singularity 容器內執行以下命令來清除影響： ```bash unset PYTHONPATH ``` 2. **禁用 Conda 的自動激活**：如果你的 `miniconda` 有自動啟動的環境，你可以暫時禁用這個行為。這可以在容器中通過以下命令關閉： ```bash conda config --set auto_activate_base false ``` 或者，你也可以手動激活 Singularity image 內的 Python，而不去啟用 Conda。 3. **檢查 `.bashrc` 或 `.bash_profile`**：檢查你的 `.bashrc` 或 `.bash_profile` 檔案，確認其中是否有對 `PYTHONPATH`、`conda`、或 `miniconda` 進行了配置。你可以在啟動 Singularity 容器前暫時注釋掉這些設置，避免影響容器內的環境。 4. **Singularity 的 `--cleanenv` 選項**：啟動 Singularity 容器時，可以加上 `--cleanenv` 選項來清除你當前 shell 中的環境變數，確保 Singularity 使用它自己的內部環境來運行 Python。例如： ```bash singularity exec --cleanenv your_image.sif python your_script.py ``` 這樣可以避免宿主機上的環境變數干擾到容器內的環境。這些步驟應該能夠解決 Python module 路徑指向錯誤的問題。 - ### Solution-2024-10-14 ```bash conda config --set auto_activate_base false ``` --- ### conda or pip 都可以安裝套件，他們兩者在套件豐富的支援程度，到底有何差異？ - ### gpt-o3-mini-high (2025/04/01) pip 和 conda 都能安裝套件，但它們在套件來源、依賴管理和使用場景上各有側重： - ### 套件來源與數量 - pip 主要從 PyPI（Python Package Index）獲取套件，這裡有數以萬計的 Python 套件，更新速度快，適合各類 Python 開發需求。 - conda 則使用 Anaconda 官方庫或社群維護的 conda-forge 頻道，雖然整體數量不如 PyPI 豐富，但重點在於那些經過預編譯並確保與系統庫兼容的套件，這對科學運算和數據分析尤為重要。 - ### 依賴管理與環境隔離 - pip 主要處理 Python 內部的依賴關係，對於需要編譯 C/C++ 等原生庫的套件，可能需要手動處理系統依賴或借助 wheel 等輔助工具。 - conda 不僅管理 Python 套件，也能同時解決外部依賴（如 C/C++ 函式庫），提供更全面的環境隔離和依賴解決方案，這在數據科學和跨平台應用中十分有用。 - ### 更新速度與穩定性 - pip 套件更新快，但有時候最新版本可能尚未經過充分測試； - conda 的套件則經過更多測試與整合，版本更新相對保守，但這也意味著在穩定性和相容性上通常更有保障。 - ### 適用場景 - 若你專注於一般的 Python 應用或 Web 開發，並希望使用最新的套件，那麼 pip 是不錯的選擇。 - 若你從事數據科學、機器學習或需要處理多語言、跨平台依賴的項目，conda 提供的環境管理和預編譯套件往往能降低安裝和配置的難度。總結來說，pip 提供了更廣泛的套件庫，但在處理非 Python 依賴和環境隔離方面不如 conda 完善；而 conda 雖然套件總數較少，但在科學運算與複雜依賴管理上具有明顯優勢。選擇哪個工具，應根據你專案的具體需求與環境來決定。 - ### gpt-o3-mini-high (2025/04/01) > pip vs conda 套件安裝工具比較 pip 和 conda 都能安裝套件，但它們在套件來源、依賴管理和使用場景上各有側重： ### 套件來源與數量 - **pip:** - 主要從 PyPI（Python Package Index）獲取套件，這裡有數以萬計的 Python 套件。 - 更新速度快，適合各類 Python 開發需求。 - **conda:** - 使用 Anaconda 官方庫或社群維護的 conda-forge 頻道。 - 套件數量不如 PyPI 豐富，但重點在於那些經過預編譯並確保與系統庫兼容的套件，對科學運算和數據分析尤為重要。 ### 依賴管理與環境隔離 - **pip:** - 主要處理 Python 內部的依賴關係。 - 對於需要編譯 C/C++ 等原生庫的套件，可能需要手動處理系統依賴或借助 wheel 等工具。 - **conda:** - 不僅管理 Python 套件，也能解決外部依賴（如 C/C++ 函式庫）。 - 提供更全面的環境隔離和依賴解決方案，適合數據科學和跨平台應用。 ### 更新速度與穩定性 - **pip:** - 套件更新快，但最新版本可能尚未充分測試。 - **conda:** - 套件經過更多測試與整合，版本更新相對保守，提供較高的穩定性和相容性。 ### 適用場景 - **pip:** 適合一般的 Python 應用或 Web 開發，並希望使用最新的套件。 - **conda:** 適合數據科學、機器學習或需要處理多語言、跨平台依賴的項目。 ### 總結 pip 提供了更廣泛的套件庫，但在處理非 Python 依賴和環境隔離方面不如 conda 完善；而 conda 雖然套件總數較少，但在科學運算與複雜依賴管理上具有明顯優勢。選擇哪個工具，應根據具體需求與環境來決定。