Anaconda 学習：conda と pip を混ぜると？
2018-10-10 ：
PCクリニック
前回(2018-09-26)の記事：「Anaconda 学習：SciLab はどうか？」
を書いている時に、
“onoz000's blog”の、
「condaとpip：混ぜるな危険」を見つけた。
Anaconda環境下でpipを使う場合のリスクについて、
日本語で書かれたページがほとんど見つからなかったので覚え書き。
ひとことで
Anaconda下でpipを使うと予期せず環境が破壊され、
最悪の場合Anaconda自体の再インストールが必要になる。
pipは慎重に使いましょう。
condaとpip
pipはPython環境で様々なパッケージを管理するための標準ツール。
例えば、pip install numpyというコマンド一発で（依存関係も含め）
PyPI（配布サイト）からnumpyをダウンロード・インストールすることができる。
一方、特にデータサイエンスのためにPythonを使う人に人気なのが、
Anaconda, Inc.社の提供するAnacondaというPythonのディストリビューション。
Anacondaにはcondaという独自のパッケージマネージャーが付属しており、
仮想環境の管理やpipの代わりの役割などを果たしている。
例えば、conda install numpyからnumpyをインストールできる。
なぜAnaconda?
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condaの仕組み
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pipとcondaの衝突
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どうすれば良いか
今までの説明からconda install X でパッケージが見つからなかった場合
に安易にpipから入れるのは危険だということがわかる。
リスクを減らすためには例えば次の様な手順を踏む。
１．anaconda search X でXを提供しているチャネルがないか探す。
あればconda install -c channel X等の方法でインストールする
(この場合もチャネルの優先順位など、様々な注意が必要。
詳しくは公式ドキュメント参照）。
２．pipから入れたい場合、まずPyPIのサイトから該当するパッケージを探し、
依存関係を調べておく。依存するパッケージのうち、
condaからインストール可能なものは予めインストールしておく。
３．依存関係を満たしたらpip install --no-deps XでXをインストールし、
動作確認する。
あるいは別の選択肢として、
・ pipからしか入れられないパッケージを入れたい場合、
新しいcondaの環境を作る(conda create -n env python)。
その環境内ではconda installは一切用いない。
・ Anacondaを使うのをやめる。Python公式サイトのPythonを使い、
パッケージはpipで導入する。
仮想環境についてはvenvやvirtualenvを用いる。
自分のconda環境は大丈夫？
既に構築済みの自分のconda環境でpipとcondaの衝突があるか
確かめたい場合は、conda listを実行する。
同じパッケージがpip経由とconda経由で入っている場合重複して表示される。
何かがおかしくなっている可能性が高い。
参考
・ wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
・ Conda documentation, 特にManaging packagesのページ
殆ど引用(流用？) と云うか、丸写し(？)だが、
本日はここまで。
そう云えば、
今年２月(2018-02-02)の記事：
「Anaconda 学習：cufflinks って何？」で、
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conda じゃ無くて、pip で導入するときについて
若干学習した？
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と書いている。
そして、
今年５月(2018-05-18)の記事：
「Anaconda 学習：PyAutoGUI 導入」
で書いた、
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先日(2018-05-02)の記事「Tiny C compiler：64-bit 版」の時、
tinycc を、pip でインストールしていた。
この時、リストを出力していなかった。
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このころから、
conda listの結果に不審な点が見られる？？？
Anaconda ( Python ) 学習は続く。
見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
お帰りに投票して頂けるとなお嬉しいです。 ⇒
180909
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