Unterscheidung von „pip install“ und „python -m pip install“

Beim Arbeiten mit lokalen Versionen von Python kann es verwirrend sein stoßen auf zwei ähnliche Befehle zum Installieren von Paketen: „pip install“ und „python -m pip install“. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen diesen Befehlen untersuchen und ihre jeweiligen Rollen verstehen.

Funktionell identisch

Sowohl „pip install“ als auch „python -m pip install“ dienen demselben Zweck der Installation von Python-Paketen aus Paket-Repositories wie PyPI. Sie führen im Wesentlichen denselben zugrunde liegenden Code aus und stellen so sicher, dass die richtige Version von Python für den Installationsprozess verwendet wird.

Verwendungspräferenz

Während beide Befehle das gleiche Ergebnis liefern, In der Dokumentation wird derzeit die Verwendung von „python -m pip install“ anstelle der ausführbaren Datei „pip install“ empfohlen. Dies ist besonders nützlich, wenn mehrere Python-Versionen auf einem System installiert sind.

Mit „python -m pip install“ wird explizit die Version von Python angegeben, die für die Installation verwendet werden soll. Dadurch wird sichergestellt, dass die richtige Pip-Binärdatei verwendet wird, die dieser bestimmten Python-Version zugeordnet ist. Im Gegensatz dazu verwendet „pip install“ möglicherweise standardmäßig die systemweite Pip-Binärdatei, die möglicherweise nicht mit der gewünschten Python-Version übereinstimmt.

Technischer Hintergrund

• "pip install" ist ein Wrapper-Skript, das normalerweise basierend auf der Systemkonfiguration auf die entsprechende ausführbare Pip-Datei verweist.
• "python -m pip install" ruft den Pip direkt auf Modul innerhalb der angegebenen Python-Umgebung.

Schlussfolgerung

Das Verständnis des Unterschieds zwischen „pip install“ und „python -m pip install“ ist für ein effektives Paket von entscheidender Bedeutung Verwaltung in Python. Während beide Befehle letztendlich dieselbe Installationsaufgabe ausführen, bietet „python -m pip install“ eine explizitere Kontrolle über die Auswahl der Python-Version und ist daher die bevorzugte Wahl in Situationen, in denen mehrere Python-Umgebungen vorhanden sind.