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Python - パッケージ管理

conda

コンダ(サードパーティライブラリ

意味 データサイエンス向けパッケージ管理


condaとは?

condaは、Anacondaディストリビューションで主に使用されるパッケージ管理ツールです。データサイエンス分野でよく使われるパッケージを管理するのに便利です。

condaの具体的な使い方

conda環境の作成とパッケージ管理

# conda環境の作成
conda create --name data_science_env python=3.8

# 環境の有効化
conda activate data_science_env

# パッケージのインストール
conda install numpy pandas matplotlib

# 環境内のパッケージリスト表示
conda list

# 環境の無効化
conda deactivate

👇出力結果

# 環境作成時の出力
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

# パッケージインストール時の出力
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

Package Plan:
  The following NEW packages will be INSTALLED:
    numpy:    1.21.5-py38h6c91a56_3
    pandas:   1.3.5-py38h8c16a72_0
    matplotlib: 3.5.1-py38h06a4308_0

Proceeding ([y]/n)? y

# conda list の出力(一部)
# packages in environment at /home/user/anaconda3/envs/data_science_env:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
numpy                     1.21.5           py38h6c91a56_3
pandas                    1.3.5            py38h8c16a72_0
matplotlib                3.5.1            py38h06a4308_0

このコードはcondaを使用して、データサイエンス用の環境を作成し、必要なパッケージをインストールする流れを示しています。condaはAnacondaディストリビューションで主に使用され、データサイエンス向けのパッケージ管理に特化しています。

condaに関するよくある質問

Q. condaとpipの違いは?
A. condaとpipは両方パッケージ管理ツールですが、condaはAnacondaディストリビューションに特化しており、Pythonパッケージだけでなく、C言語で書かれたライブラリなども管理できます。一方、pipはPython専用のパッケージマネージャーです。condaはデータサイエンス向けに最適化されていますが、pipの方がパッケージの種類が多い傾向にあります。
Q. conda環境の作成方法は?
A. conda環境を作成するには、'conda create --name myenv python=3.8'のようなコマンドを使用します。これにより、Python 3.8を使用する'myenv'という名前の新しい環境が作成されます。環境を有効化するには'conda activate myenv'を使用します。
Q. condaでパッケージの更新方法は?
A. condaでパッケージを更新するには、'conda update パッケージ名'を使用します。例えば、'conda update numpy'でnumpyを最新版に更新できます。全てのパッケージを更新する場合は'conda update --all'を使用します。

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