Глава 2 · Давайте установим Python!conda, Miniconda, Miniforge, Anaconda
Ещё одна семья инструментов, родом из data science — со своей моделью окружений и своим взглядом на пакеты.
conda — ещё один менеджер пакетов и окружений, изначально созданный для data science и научных вычислений компанией Anaconda, Inc. Его ключевое отличие от pip: conda умеет устанавливать не только Python-пакеты, но и непитоновские зависимости — например, компиляторы, библиотеки CUDA для видеокарт, системные библиотеки для научных вычислений — то, с чем pip в одиночку не справляется.
Anaconda, Miniconda, Miniforge — в чём разница
Все три — это способы получить conda на компьютер, а не три разных инструмента:
- Anaconda — самый «тяжёлый» вариант: сразу ставит conda и несколько сотен популярных пакетов для анализа данных (несколько гигабайт на диске);
- Miniconda — официальный минимальный установщик: только сам conda, остальное вы ставите по мере необходимости;
- Miniforge — похож на Miniconda, но по умолчанию использует сообщество-репозиторий conda-forge вместо канала по умолчанию от Anaconda, Inc.
Окружения в conda
conda create -n my-project python=3.14
conda activate my-project
conda install numpy pandasИдея точно та же, что и у venv (раздел 2.10) — изолированное окружение на проект. Отличие
в деталях: conda хранит окружения не в папке проекта, а в общем месте на диске, и вы
обращаетесь к ним по имени (-n my-project), а не по пути.
Как conda и pip уживаются вместе
Внутри активированного conda-окружения команда pip тоже
работает — и часто используется для пакетов, которых нет в репозиториях conda. Правило
хорошего тона: сначала ставьте через conda install всё, что
доступно этим способом, и только оставшееся — через pip install,
чтобы не запутать собственную систему разрешения зависимостей conda.