Conda와 Pip는 파이썬 프로그래밍을 위해 패키지를 관리하는 데 설치 되는 도구입니다. 프로젝트나 개발을 위해 모두 개발을 위해 사용하지만 그 사용 방식과 장점은 다릅니다. Conda와 Pip의 차이점과 각각의 사용 방법을 살펴보고자 합니다.

Conda 란?

Conda : Anaconda(Anaconda: 아마존의 아나콘다 뱀에서 이름을 따왔다고 함) 클라우드 저장소와 Continuum 소프트웨어 사의 패키지 저장소에서 패키지를 관리합니다. Conda의 장점은 바로 의존성을 자동으로 해결해주는 강력한 의존성 관리 기능을 그리고 Anaconda를 통해 가상환경을 제공합니다

특히 TensorFlow를 설치할 때 다양한 패키지와 라이브러리에 의존하며, 이러한 의존성을 수동으로 설치를 해야하는 단점을 한방에 해결해줍니다.

Conda의 가장 큰 장점은 바로 의존성 관리입니다. Conda는 패키지와 라이브러리의 의존성을 자동으로 해결해주며, 이를 통해 패키지 설치 시 충돌이나 버전 불일치 문제를 최소화합니다. 또한, Conda는 가상 환경 관리 기능을 제공하여, 여러 프로젝트별로 독립적인 환경을 생성하고 관리할 수 있게 해줍니다. 이로 인해, 각 프로젝트에서 사용하는 라이브러리의 버전이나 의존성이 다른 경우에도 문제가 발생하지 않도록 할 수 있습니다. Anaconda는 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능 관련 패키지들이 기본으로 포함되어 있어, 복잡한 설정 없이 바로 작업을 시작할 수 있다는 장점도 가지고 있습니다.

Pip 란?

Pip : Pip Installs Packages 또는 Pip Installs Python 라고 정의. PyPI (Python Package Index) 저장소에서 패키지를 관리합니다. Pip는 파이썬 전용 패키지 관리 도구로, 주로 파이썬 언어로 작성된 라이브러리나 모듈을 설치하고 관리하는 데 사용됩니다.

Pip는 PyPI에서 제공하는 수많은 오픈 소스 파이썬 패키지를 쉽게 설치할 수 있게 도와주며, 프로젝트마다 독립적인 환경을 관리할 수 있는 가상 환경 관리 도구인 virtualenv나 venv와 함께 사용할 수 있습니다. Pip의 가장 큰 특징은 단순한 사용법과 빠른 설치입니다. pip install 명령어로 원하는 패키지를 손쉽게 설치할 수 있으며, 설치 시 의존성 해결도 자동으로 이루어집니다. 하지만 Conda와 달리 파이썬 외의 다른 언어에 대한 의존성 관리나 가상 환경의 관리 기능을 제공하지 않으며, 모든 패키지가 PyPI에 올라와야만 설치가 가능합니다. 또한, 의존성 충돌이 발생할 수 있어 더 복잡한 환경에서 사용 시 주의가 필요합니다.

Conda 와 Pip 비교

특성	Conda	pip
정의	크로스 플랫폼, 언어-중립적 패키지 관리자와 환경 관리 시스템	파이썬으로 작성된 패키지들을 설치하고 관리하는 도구
지원 언어	파이썬 패키지 뿐만 아니라 R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN 등 다양한 언어의 패키지를 관리할 수 있음	파이썬 패키지만 관리
설치 소스	Anaconda Cloud 및 기타 채널에서 패키지를 가져옴	PyPI(Python Package Index)에서 패키지를 가져옴
환경 관리	Conda 자체 환경 관리 기능 제공	virtualenv, venv를 사용한 관리
속도	패키지 설치 및 관리 속도가 빠름	설치 속도가 상대적으로 느림
패키지 의존성	패키지간의 의존성을 관리하고, 필요한 패키지와 함께 설치하는 기능을 내장	의존성 관리는 가능하지만, 패키지 설치 시 필요한 모든 의존성을 자동으로 설치하지는 않음
주요 명령어	conda install conda update conda remove, conda create –name envname conda activate envname conda deactivate	pip install pip uninstall pip freeze pip list