Za pomocą Anaconda zamiast PIP+Virtualenv

1. Dlaczego warto korzystać z Anaconda zamiast Virtualenv?
2. Czy mogę używać cdai zamiast PIP?
3. Czy możesz użyć VirtualeNV z Anaconda?
4. Czy powinienem użyć Anaconda lub PIP?
5. Jakie jest najlepsze wirtualne środowisko w Pythonie?
6. Czy jest źle używać PIP w środowisku konda?
7. Jest conda wolniejsza niż pip?
8. Czy PIP jest konflikty z kondą?
9. Czy możesz instalować CDADA w Venv?
10. Jaka jest różnica między Virtualenv i Conda?
11. Który jest lepszym Venv lub Virtualenv?
12. Jaka jest różnica między kondą a wirtualenv?
13. Czy powinienem zawsze korzystać z Virtualenv?
14. Jest przestarzały wirtualenv?
15. Jest wirtualenv niezbędny do Pythona?
16. Czy powinienem używać Venv lub Virtualenv?
17. Czy powinienem używać Virtualenv lub Pipenv?
18. Jest Anaconda nadal najlepsza dla Pythona?
19. Jest Anaconda silniejsza niż Python?
20. Czy Anaconda jest dobra do głębokiego uczenia się?

Dlaczego warto korzystać z Anaconda zamiast Virtualenv?

CDADA jest zarówno menedżerem pakietu, jak i środowiska i jest agnostykiem języka. Podczas gdy Venv tworzy izolowane środowiska tylko dla rozwoju Pythona, CDA może tworzyć izolowane środowiska dla każdego języka (teoretycznie). Zainstaluj pakiety (napisane w dowolnym języku) z repozytoriów, takich jak repozytorium Anaconda i Anaconda Cloud.

Czy mogę używać cdai zamiast PIP?

Ponieważ Conda wprowadza nowy format opakowania, nie można używać zamiennie PIP i konda; PIP nie może zainstalować formatu pakietu CDA. Możesz użyć dwóch narzędzi obok siebie (instalując PIP z CONDA Instaluj PIP), ale one też nie interopują.

Czy możesz użyć VirtualeNV z Anaconda?

Istnieje wiele sposobów tworzenia środowiska za pomocą VirtualeNV, Venv i Condę. Polecenie CDADA jest preferowanym interfejsem zarządzania instalacjami i środowiskami wirtualnymi z dystrybucją Anaconda Python.

Czy powinienem użyć Anaconda lub PIP?

Jeśli jesteś początkującym w nauce danych, użyj Anacondy; Jeśli masz bardziej doświadczenie w wierszu poleceń i nie możesz znaleźć pakietów dla twojego projektu (które mogą być poza domeną nauki danych), wybierz Piphona PIP i PYPI.

Jakie jest najlepsze wirtualne środowisko w Pythonie?

Dwie najpopularniejsze wirtualne biblioteki środowiska dla Pythona to Venv i Virtualenv. Różnica między tymi dwoma jest nieistotna. Istnieje jednak jedna duża różnica, a to jest standardowa biblioteka, która nie musi być instalowana, podczas gdy VirtualeNV musi być zainstalowana z PIP.

Czy jest źle używać PIP w środowisku konda?

Niektórzy przysięgają, że może złamać środowisko i uczynić je bezużytecznym, więc nigdy nie należy używać PIP wraz z kondą w wrażliwych środowiskach.

Jest conda wolniejsza niż pip?

Więc w czasie rzeczywistym, Conda była około sześć razy wolniejsza niż PIP . I ta różnica w prędkości jest typowa dla mojego doświadczenia z tymi menedżerami pakietów. Dlaczego taka różnica w pobraniu tej samej biblioteki?

Czy PIP jest konflikty z kondą?

Nie mieszaj pip z kondą, jeśli możesz jej pomóc. Najpierw zdobądź wszystko, co możesz. Następnie użyj PIP tylko do zainstalowania pakietów, których nie można uzyskać z Conda . Pakiety instalacje CONDA są tworzone z Anaconda Toolchain.

Czy możesz instalować CDADA w Venv?

VENV jest ograniczony do instalacji pakietów za pomocą PIP, podczas gdy za pomocą CONDA ma dostępny zarówno instalator pakietu PIP, jak i CDA.

Jaka jest różnica między Virtualenv i Conda?

VENV umożliwia tworzenie i zarządzanie środowiskami wirtualnymi, aby instalowane pakiety (zwykle za pomocą PIP) pozostały oddzielne od globalnego środowiska Python. Jedną różnicą między Venv i Conda jest to, że przechowują środowiska w różnych miejscach (domyślnie).

Który jest lepszym Venv lub Virtualenv?

Są one prawie całkowicie wymienne, różnica polega na tym, że Virtualenv obsługuje starsze wersje Pythona i ma kilka bardziej drobnych unikalnych funkcji, podczas gdy Venv jest w standardowej bibliotece.

Jaka jest różnica między kondą a wirtualenv?

CDADA znacznie różni się od Virtualenv tym, że jest to znacznie więcej niż narzędzie do konfigurowania wirtualnych środowisk; Na przykład instalator Cdai zainstaluje również Python wraz z natywnym menedżerem pakietów na komputerze.

Czy powinienem zawsze korzystać z Virtualenv?

Zawsze używaj wirtualnego środowiska

Wirtualne środowiska pozwalają mieć stabilne, powtarzalne i przenośne środowisko. Masz kontrolę, które wersje pakietów są zainstalowane i kiedy są aktualizowane. Możesz mieć tyle venvs, ile chcesz.

Jest przestarzały wirtualenv?

Virtualenv został przestarzały w Pythonie 3.8.

Jest wirtualenv niezbędny do Pythona?

Wirtualne środowisko powinno być używane za każdym razem, gdy pracujesz nad dowolnym projektem opartym na Pythonie. Zasadniczo dobrze jest mieć jedno nowe wirtualne środowisko dla każdego projektu opartego na Python, nad którym pracujesz. Zależności każdego projektu są izolowane od systemu i siebie nawzajem.

Czy powinienem używać Venv lub Virtualenv?

Tradycyjnie wirtualenv był biblioteką używaną do tworzenia wirtualnych środowisk dla Pythona. Jednak rozpoczynając Python 3.3, moduł Venv został dodany do standardowej biblioteki Python i może być używany jako zamiennik wręcznika dla VirtualenV. Jeśli używana jest starsza wersja Pythona, to Virtualenv to droga.

Czy powinienem używać Virtualenv lub Pipenv?

Jeśli pracujesz ze swoimi osobistymi projektami i nie instalujesz PIPENV, polecam zainstalowanie pyenv-virtualenv. Jeśli pracujesz w zespole lub z więcej niż jednym systemem, polecam zainstalowanie PipenV, które objęłem następną.

Jest Anaconda nadal najlepsza dla Pythona?

Anaconda to świetna platforma dla początkujących, którzy chcą nauczyć się Pythona. Jest prosty w instalacji i użyciu i ma wiele funkcji, które mogą pomóc szybko zacząć.

Jest Anaconda silniejsza niż Python?

Anaconda robi dokładnie to samo, ale ma większą siłę miażdżącą, aby położyć kres walce. Możliwości ofensywne tych dwóch stworzeń są podobne, ale Anaconda jest znacznie silniejsza i uzyskuje przewagę.

Czy Anaconda jest dobra do głębokiego uczenia się?

Anaconda Distribution to bezpłatna i open source platforma dla języków programowania Python/R. Można go łatwo zainstalować na dowolnym systemie operacyjnym, takim jak system Windows, Linux i Mac. Zapewnia ponad 1500 pakietów nauki danych Python/R, które są odpowiednie do opracowywania modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.