• [^] # Re: Vision Data scientist ?

    Posté par . En réponse au journal La cochonnerie en boite que sont les systèmes de dépendances. Évalué à 6.

    Pour ma part, conda me permet de gérer le python et je reste sur les outils classiques pip/pipx and co

    Alors, j’ai une question que je n’ai encore jamais oser poser, mais j’assume aujourd’hui que je ne comprends rien à Python. Python, ça marche très bien sur ma Debian à coup de paquets installés via APT, mais un jour, j’ai voulu créer un environnement de développement « contrôlé » pour pouvoir distribuer un script et ses dépendances proprementet les exécuter sur un autre ordinateur. Après beaucoup (mais peut-être pas assez) de lectures de la forme « pipx fait comme pip mais en bien », « pip, c’est comme conda mais sans les défauts » et les « poetry, c’est comme pip et pipx, mais en plus pratique en plus on peut tout utiliser ensemble », j’avoue n’avoir rien compris à quelle sont les bonnes pratiques. Et ça, c’est sans compter que chaque outil à plusieurs manière d’être installé et d’installer les modules qu’il gère et que tous ces outils semblent être faits pour être installés à partir de l’un des autres.

    • Donc, si je veux un environnement dans lequel je connais et contrôle la version de Python et les modules installés et leurs version, je fais comment ?
    • Question bonus, si je veux plusieurs environnements qui ne se marchent pas sur les pieds, la méthode précédente fonctionne-t-elle toujours ?
    • Question subsidiaire, y a-t-il une méthode qui ne dépend pas (trop) de la version et des modules de Python installés sur le système hôte (à part un conteneur au sens Docker/LXC/etc) ?