Rozdział 2 · Ustaw Python!

conda, Miniconda, Miniforge, Anaconda

Kolejna rodzina narzędzi pochodząca z data science — ze swoim modelem środowisk i swoim podejściem do pakietów.

conda — jeszcze jeden menedżer pakietów i środowisk, pierwotnie stworzony dla data science i obliczeń naukowych przez firmę Anaconda, Inc.. Jego kluczowa różnica od pip: conda polega na tym, że potrafi instalować nie tylko pakiety Python-, ale także nie-Python zależności – na przykład kompilatory, CUDA biblioteki dla kart graficznych, biblioteki systemowe dla Komputery naukowe to coś, z czym pip nie poradzi sobie sam.

Anaconda, Miniconda, Miniforge — jaka jest różnica

Wszystkie trzy są sposoby, by conda przenieść na komputerzamiast trzech różnych narzędzi:

• Anaconda jest najbardziej „trudna”
• Miniconda — oficjalny minimalny instalator: tylko sam conda, resztę instalujesz według potrzeby;
• Miniforge - Podobny do Miniconda, ale używany Repozytorium społeczności conda-forge zamiast domyślnego kanału z Anaconda, Inc.

Środowiska w conda

conda create -n my-project python=3.14
conda activate my-project
conda install numpy pandas

Idea jest dokładnie taka sama jak w venv (Rozdział 2.10) – izolowane środowisko na projekt. Różnice Szczegółowo: conda przechowuje środowiska nie w folderze projektu, lecz w współdzielonym miejscu na dysku, a ty zwracaj się do nich po imieniu (-n my-project), nie po drodze.

Jak conda i pip żyją razem

W obrębie aktywowanego conda-okreslenia polecenie pip też działa – i często jest używany dla pakietów, które nie znajdują się w repozytoriach conda. Rule Dobre maniery: najpierw przepuść to conda install wszystko, co jest dostępna w ten sposób, a tylko reszta jest dostępna pip install, aby nie pomieszać własnego systemu rozwiązywania zależności conda.

Kiedy wybrać conda