Conda in Docker Best Practices

Können Sie Conda mit Docker verwenden??

Conda ist eine schöne Wahl für einen Paketmanager in Python. Der Hauptgrund, warum ich es am Ende über PIP oder Pipenv verwende, ist die Installation von Python-Paketen mit Nicht-Python-Abhängigkeiten (geschrieben in C, FORTRAN oder einer anderen kompilierbaren Sprache).

Was ist der Unterschied zwischen PIP und Conda für Docker?

Der grundlegende Unterschied zwischen PIP und Conda -Verpackung ist das, was sie in Pakete einfügen. PIP -Pakete sind Python -Bibliotheken wie Numpy oder Matplotlib . Conda -Pakete umfassen Python -Bibliotheken (Numpy oder Matplotlib), C -Bibliotheken (libjpeg) und ausführbare (wie C -Compiler und sogar der Python -Dolmetscher selbst).

Ist es besser, PIP oder Conda zu verwenden??

Es ist vollständig empfohlen, PIP in Conda zu verwenden. Es ist besser, mit Conda zu installieren, aber für alle Pakete, die keinen Conda -Build haben, ist es perfekt akzeptabel, PIP zu verwenden.

Ist es in Ordnung, Pip und Conda zu mischen?

Zusammenfassend ist es am besten, bei der Kombination von Conda und PIP eine isolierte Conda -Umgebung zu verwenden. Erst nachdem Conda so viele Pakete wie möglich installiert wurde, sollte PIP verwendet werden, um verbleibende Software zu installieren.

Soll ich Conda oder Anaconda installieren?

Conda ist ein Paketmanager. Es hilft Ihnen, sich um Ihre verschiedenen Pakete zu kümmern, indem Sie sie installieren, aktualisieren und entfernen. Anaconda enthält alle häufigsten Pakete (Tools), die ein Datenwissenschaftler benötigt, und kann als Hardware -Speicher von Data Science -Tools angesehen werden.

Warum sollte ich Conda benutzen??

Conda ist ein Open -Source -Paket- und Umgebungsverwaltungssystem, das unter Windows, Mac OS und Linux ausgeführt wird. Conda kann Pakete und zugehörige Abhängigkeiten schnell installieren, ausführen und aktualisieren. Conda kann auf Ihrem lokalen Computer zwischen projektspezifischen Software -Umgebungen auf Ihrem lokalen Computer erstellen, speichern, laden und wechseln.

Ist Docker gut für den Einsatz?

Docker -Container erleichtern es einfach, neue Versionen von Software mit neuen Geschäftsfunktionen schnell in Produktion zu bringen - und um schnell zu einer früheren Version zurückzukehren, wenn Sie dies benötigen. Sie erleichtern auch einfacher, Strategien wie Blue/Green -Bereitstellungen zu implementieren.

Verlieren Sie die Leistung mit Docker??

Unzureichende Ressourcen. Wenn Docker -Container keinen Zugriff auf genügend Ressourcen haben, haben sie schnell Leistungsprobleme. Abhängig von der durchschnittlichen Bildgröße eines Projekts und der Anzahl der von Ihnen ausgeführten Container müssen die Hosts und das Netzwerk in der Lage sein, die Workload zu unterstützen.

Gibt es etwas Besseres als Docker?

Rkt - Pod -native, App Container Engine

Früher CoreOS Rocket, RKT, ist eine Anwendungscontainer-Engine, die für Cloud-native Produktionsumgebungen geeignet ist. Mit seinem Pod-nativen Framework und seiner Umgebung mit steckbarer Ausführung integriert RKT nahtlos in andere Systeme, wodurch sie eine Top-Docker-Alternative macht.

Kann Python im Docker -Container laufen??

Es gibt im Wesentlichen 5 Schritte:

Erstellen Sie Ihr Python -Programm (überspringen Sie, wenn Sie bereits einen Python -Programmcode haben). Erstellen Sie eine Docker -Datei. Erstellen Sie die Docker -Datei in ein Bild. Führen Sie das Docker -Bild in einem Container aus.

Was ist der Unterschied zwischen Anaconda und Docker?

Es ist sehr einfach, beide über Conda zu sprechen. Es ist ein Paketmanager für Python wie NPM oder Garn. Wobei Docker Containerplattform ist, mit der Sie Ihre Umgebung in einem isolierten Container verpacken können. Wenn Sie Docker lernen möchten, müssen Sie sich den folgenden Docker -Schulungskurs ansehen.

Ist Conda gleich wie Docker?

Sie haben jedoch einige Überschneidungen in Bezug auf die Bereitstellung einer konsistenten Software über Plattformen hinweg. Conda versucht dies zu tun, indem Binärdateien und ein kompatibles Ökosystem in Umgebungen bereitgestellt werden. Docker isoliert einzelne Programme in Containern, damit sie nicht auf die Zehen treten.

Was ist der Unterschied zwischen Conda und Docker?

Kann ich Java in Docker verwenden??

Sie können Docker verwenden, um eine Java -Anwendung in einem Container mit einer bestimmten Laufzeitumgebung auszuführen. In diesem Tutorial wird beschrieben. Es zeigt auch, wie Sie ein Docker -Image mit Ihrer Bewerbung erstellen, um es mit anderen zu teilen.

Kann ich Conda unter Linux verwenden??

Ist Conda langsamer als PIP?

In Echtzeit war Conda ungefähr sechsmal langsamer als PIP . Und dieser Geschwindigkeitsunterschied ist typisch für meine Erfahrung mit diesen Paketmanagern. Warum ein solcher Unterschied, um dieselbe Bibliothek herunterzuladen?

Was ist der Vorteil von Conda?

Conda ist im Abhängigkeitsmanagement besser

Stattdessen kann PIP in nicht kompatiblen Abhängigkeiten in Abhängigkeit von der Reihenfolge installiert werden, in der Sie Pakete installieren. Conda verwendet stattdessen einen sogenannten „Zufriedenheitslöser“, der überprüft, ob alle Abhängigkeiten jederzeit erfüllt werden.

Soll ich Conda oder Anaconda benutzen?

Warum Docker über Conda verwenden?

Wenn Sie auf Docker ausgeführt werden, können Sie die Anwendung konsistent auf demselben Betriebssystem ausführen, unabhängig von der Variante von Linux Ihr Bild basiert auf. Die Installation verschiedener Tools über mehrere Betriebssysteme hinweg kann schwierig sein.

Warum ist Anaconda besser als PIP??

Anaconda bietet einen eigenen Open-Source-Paketmanager namens Conda an . Es ist Pip sehr ähnlich, obwohl es nicht immer die aktuellsten Pakete hat und mäßig langsamer ist als PIP . Mit Conda können wir jedoch Pakete außerhalb des Python -Ökosystems installieren.

Ist Anaconda immer noch das Beste für Python?

Anaconda ist eine großartige Plattform für Anfänger, die Python lernen möchten. Es ist einfach zu installieren und zu verwenden und verfügt über viele Funktionen, mit denen Sie schnell beginnen können.