pip install でなくて conda install :覚え書き📝

Text generation webUI がcondaだったので、conda環境で整えてきたのですが、つい最近、conda環境では、パッケージのインストールは、pip が推奨されないないというのを知りました。

Conda と Pip - python.jp

そして、GPT4にも質問してみたところの回答は下記のとおりでした。

そういえばcondaでは、pipをつかわないほうがいいときいたけど、本当？

はい、それは一般的に正しいアドバイスです。`conda`は、Anaconda や Miniconda のようなディストリビューションで使用されるパッケージマネージャーおよび環境マネージャーです。`conda`はPythonのパッケージだけでなく、Python自体やその他多くの言語のパッケージを管理でき、システムライブラリや依存関係も含めて扱います。

`pip`はPythonパッケージのインストールに広く使用されるツールですが、`conda`環境内で`pip`を使用すると以下のような問題が生じる可能性があります：

- **依存関係の不整合**: `conda`はパッケージ間の依存関係を厳密に管理しますが、`pip`でインストールしたパッケージは`conda`の依存関係リゾルバーの外で動作するため、不整合が発生する可能性があります。
- **環境の壊れやすさ**: `conda`と`pip`を混在させると、互換性のないパッケージがインストールされた場合に環境が壊れるリスクが高まります。
- **再現性の問題**: `conda`環境は他のシステムに簡単に複製できるように設計されていますが、`pip`でインストールしたパッケージは`conda`の環境ファイルには含まれないため、環境の再現性が低下します。

これらの問題を避けるためのベストプラクティスは次の通りです：

1. **`conda`パッケージを優先**: 可能な限り`conda`コマンドを使用してパッケージをインストールし、`conda-forge`チャンネルなど他の`conda`チャンネルを探索します。
2. **`pip`の使用を最小限に**: 必要なパッケージが`conda`で利用できない場合のみ`pip`を使用します。
3. **一貫性を保つ**: `pip`を使用する場合は、`conda`環境の`pip`を使用して、その環境内でのみパッケージを管理します。

`pip`を使用する際には、まず`conda`環境を確実にアクティベートしてから、その環境内で`pip`コマンドを使用することを忘れないでください。これにより、`pip`でインストールされたパッケージも`conda`環境内に隔離されます。

pip ではなくて、conda install というコマンドをつかうことがおすすめという理解で正しい？　conda envromentの中では。

はい、その理解で正しいです。`conda` 環境内で作業している場合、`conda` コマンドを使用してパッケージをインストールすることが推奨されます。具体的には、`conda install` コマンドを用いてインストールを行います。

`conda` は以下の点で利点があります：

- **広範なパッケージ**: `conda` リポジトリは非常に広範なパッケージを含んでおり、特にデータサイエンスや機械学習関連のパッケージが充実しています。
- **非Python依存性の管理**: `conda` は Python だけでなく、他の言語やシステムレベルのライブラリの依存関係も管理できます。
- **環境の整合性**: `conda` はパッケージのバージョン間の依存関係を解決し、互換性のあるパッケージのセットを維持します。
- **環境の再現性**: `conda` を使用すると、`environment.yml` ファイルを介して環境を簡単にエクスポート・共有・再現することが可能です。

ただし、`conda` にはないが `pip` にはあるパッケージも存在します。そのような場合に限り、`conda` 環境内で `pip` を使ってインストールすることが適切です。ただし、その際は前述の通り、`conda` と `pip` の間で依存関係の不整合が起きないように注意が必要です。

`conda` 環境で作業する際の一般的な手順は以下のようになります：

1. `conda` を使って可能な限り多くのパッケージをインストールします。
2. `conda` で提供されていないパッケージのみを `pip` でインストールします。
3. `conda` と `pip` を混在させる際には、後で問題が起きないように慎重に作業します。

ということだそうです。

あと、時々、pip というのと　!pip という表記を見て気になっていたこともGPT4に解説してもらいました。

`pip` と `!pip` の違いは、通常、そのコマンドが実行される環境に関連しています。

- `pip`: これはPythonのパッケージ管理ツールで、コマンドラインやターミナルで直接実行されることを意図しています。`pip`はPythonのパッケージをインストール、アンインストール、管理するために使用されます。

例えば、ターミナルで以下のように使用します：

```sh
pip install package_name
```

- `!pip`: 通常、Jupyter NotebookやGoogle ColabのようなインタラクティブなPythonノートブック環境内で使用されます。`!`（エクスクラメーションマーク）は、ノートブック内でシェルコマンドを実行するためのプレフィックスとして機能します。つまり、`!pip` はノートブック環境内で、そのセルから直接シェルコマンドを実行するために使用されます。

例えば、Jupyter Notebookで以下のように使用します：

```python
!pip install package_name
```

両者の違いは、主にコマンドを実行するコンテキストです。`pip`は標準的なシェル環境で使われ、`!pip`はノートブック環境でシェルコマンドを実行するときに使われます。機能的には、`pip` コマンド自体は同じ操作を行います。

あとインデントの知識の確認

はい、Pythonではインデント（通常はスペース4つ分またはタブ1つ分）が非常に重要です。Pythonの文法では、インデントを使ってコードのブロックを区別します。これは、他の多くのプログラミング言語では波括弧（`{}`）で行われることです。

例えば、以下のPythonコードを見てみましょう。

```python
def function():
    if True:
        print("This statement is true.")
```

ここでは、`def`キーワードで始まる行は関数の定義を示し、その後の行は関数の内部を表しています。`if True:`の行はif文の開始を示し、次の行はそのif文に属していることを示します。

インデントが正しくないと、Pythonは`IndentationError`や`SyntaxError`といったエラーを出して実行を拒否します。以下の例ではエラーが発生します。

```python
def function():
if True:
print("This will cause an IndentationError.")
```

Pythonでは、インデントのためにタブとスペースのどちらを使っても構いませんが、同じスクリプト内で一貫して使う必要があります。PEP 8（Pythonのスタイルガイド）では、スペース4つをインデントとして使うことが推奨されています。また、多くのテキストエディタやIDEはタブキーを押すと自動的にスペース4つに変換する設定がデフォルトまたは選択可能です。

したがって、Pythonスクリプトを書く際には、インデントを正しく管理することが非常に重要です。

正しくはPythonの標準スタイルガイドであるPEP 8では、インデントとしてスペース4つを推奨しています。タブを使うこともできますが、コードの可読性を保つために一貫性が重要です。混在させると予期せぬエラーを招く可能性があります。

PEP 8の指針によれば、インデントにスペースを使用すると以下の利点があります：

- スペースは世界中の環境で最も一貫した見た目を提供します。
- スペースを使用したインデントはバックスペースキー1回で簡単に削除できます。
- タブを使用すると、タブの解釈がエディターや表示方法によって異なるため、一貫性が損なわれる可能性があります。
- タブとスペースを混在させると、特にスペースを視覚的に区別できないエディタやコードレビューツールを使用する場合に、混乱を招くことがあります。

Pythonのインタプリターは、スペースとタブをインデントとして使用することができますが、PEP 8に従いスペースを使用することが一般的です。多くのIDEやエディタはPython開発のためにデフォルトでスペース4つのインデントを設定しており、タブキーを押すとスペース4つ分のインデントが挿入されるようになっています。

コードの可読性と共同作業のしやすさを維持するために、PEP 8のガイドラインに従うことをお勧めします。

コピペしたらインデントが消えたので、上記の部分は修正しました。

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