OS X - Décider entre anaconda et homebrew Python environnements

J'utilise Python largement sur mon Mac OS X, pour les deux applications numériques et développement web (proportions à peu près égales). J'ai vérifié le nombre de Python installations, j'avais sur mon ordinateur portable récemment, et a été choqué de trouver quatre:

Came with Mac OS X:
/usr/bin/python
Python 2.7.6 (default, Sep  9 2014, 15:04:36)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin

Installed via Homebrew
/usr/local/bin/python
Python 2.7.10 (default, Jul 13 2015, 12:05:58)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.1.0 (clang-602.0.53)] on darwin

Installed via Anaconda/Miniconda
~/anaconda/bin/python
Python 2.7.10 |Anaconda 2.3.0 (x86_64)| (default, Oct 19 2015, 18:31:17)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5577)] on darwin
Anaconda is brought to you by Continuum Analytics.
Please check out: http://continuum.io/thanks and https://anaconda.org

Came with the downloaded .pkg from python.org
/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/Current/bin/python
Python 2.7.6 (default, Sep  9 2014, 15:04:36)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwin

J'ai décidé d'unifier tout cela, et d'utiliser conda. J'ai supprimé la version Homebrew et le Python.org télécharger (conservé le système principal d'une). Conda est idéal pour le calcul numérique, parce que je peux installer Jupyter/Numpy/Pandas dans la racine de l'environnement, et pas la peine d'installer virtualenvs pour chaque projet.

Mais maintenant, toute ma de développement web de flux de travail qui est foiré. Aucun de mes virtualenvs travail, puisque apparemment on n'est pas censé utiliser conda et virtualenv ensemble. J'ai essayé de créer conda environnements de la requirements.txt fichier. Un paquet que j'utilisais avec django a été "markdown_deux", qui n'est pas disponible dans la Conda repo. J'ai regardé les moyens de le construire, mais la création d'une recette demande beaucoup d'effort (créer un fichier YAML, etc..)

Quelqu'un a trouvé un bon compromis pour cela? Je pense que je vais revenir à la version homebrew pour une utilisation générale, et l'écriture d'un alias pour changer la trajectoire de retour à la conda version que nécessaire. Mais il faudra aussi que le suivi celle que j'utilise maintenant..

  • Acheter deux ordinateurs portables?
  • Une autre solution serait de recourir à une "full-stack" développeur web et de données scientifique et de leur permettre de comprendre par eux-mêmes
  • Puis-je vous demander comment avez-vous découvert il y en a quatre? Quelle est la commande que vous avez utilisé pour trouver ces distributions python?
  • Vous pouvez essayer quelque chose comme cela dans Mac ou Linux: locate python | grep "bin/python"
InformationsquelleAutor user1496984 | 2015-11-05
  1. 22

    Je utiliser Homebrew Python pour tous mes projets (de la science des données, un web-dev).

    Conda est rien de compliqué, vous pouvez avoir les mêmes paquets à la main avec une combinaison de pip et Homebrew science. En fait, c'est encore mieux, car vous avez plus de contrôle sur ce que vous installez.

    Vous pouvez utiliser votre virtualenvs seulement quand tu fais du développement web. Pour les applications numériques, vous aurez probablement envie d'avoir les dernières versions de vos colis à tout moment.

    Si vous souhaitez mettre à jour tous vos paquets à la fois avec le pip, vous pouvez utiliser cette commande:

    sudo -H pip freeze --local | grep -v '^\-e' | cut -d = -f 1  | xargs -n1 sudo -H pip install -U
    • Qu'entendez-vous par "Vous pouvez utiliser votre virtualenvs seulement quand tu fais du développement web."? Je l'utilise pour scikit-learn, qui fonctionne très bien.
    • Je voulais dire que vous ne devez vraiment utiliser virtualenvs lorsque vous avez besoin d'une version spécifique de votre colis, comme vous le feriez pour une webapp. Pour la science, vous voudrez probablement utiliser les paquets les plus récents, parce qu'ils sont compatibles
    • Pourquoi voudriez-vous avoir plus de contrôle à l'aide de homebrew et pip par rapport à l'utilisation conda?
    • Conda est livré avec plus de 300 paquets. Je doute que tous sont utiles pour son domaine d'expertise. Un autre point est que brasser des packages exige que brasser de python. C'est une douleur de la modifier pour l'anaconda (j'ai essayé).
    • J'ai installé les deux, et seulement utiliser homebrew python parce que certaines applications ont besoin de l'installer mais j'ai comme l'anaconda, les dépendances du paquet outil est idéal, à trouver des versions compatibles, homebrew est très insuffisante. j'aimerais trouver un moyen de forcer un homebrew pour reconnaître anaconda python et ces paquets au lieu de les avoir en double.
    • Je suis en désaccord. Je suis "faire de la science" et j'ai besoin d'avoir les deux python2 et python3 dans le même temps, pour être compatible avec des personnes différentes. J'aime conda de la solution (que j'utilise sur mon ordinateur de bureau), et je suis encore d'avoir trouvé un bon moyen de gérer les différents iPython versions sur mon ordinateur Mac OS avec homebrew.
    • Je suis totalement d'accord avec vous, l'Anaconda n'est rien, mais un programme pep + virtualenv (+ virtualenvwrapper). Toutefois récemment j'ai découvert une limite à la fonction intégrée dans Python (ce qui n'est pas "à cause de" Python): certaines bibliothèques ne peut être installé que sur Anaconda, et pas avec Python. Mon exemple est Gurobi (un optimiseur linéaire).
    • Homebrew science est obsolète. Cette question et de répondre à des besoins de mise à jour -- l'ensemble de la question de l'installation de Python sur Mac a changé. Caveat Emptor!
    • Quelle est la/une nouvelle façon, nous sommes censés utiliser maintenant @stonecanyon ?
    • Conda est différent que le pip. Pip ne peut installer le paquet python mais conda peut installer d'autres sortes de paquet.

    InformationsquelleAutor Kikohs
  2. 3

    De flux de travail que j'ai trouvé la meilleure:

    • Utilisation conda pour virtuel de gestion de l'environnement. Jamais utiliser /installer dans le système de python.

    • Utilisation pip à installer dans le virtuel active de l'environnement, tout comme normale.

    • Utilisation conda paquets seulement dur pour installer le logiciel, tels que Qt.

    Automatisation /extras

    • Utilisation autoenv ou direnv et d'activer automatiquement les environnements virtuels lorsque vous entrez un répertoire en mettant la conda de commande à l'intérieur de la .env ou .envsrc fichier.
    InformationsquelleAutor Rebs