conda、python pkgs 和 c++ 库

Question

据我所知，我相信 conda 对 python pkgs 所做的不超过

1. 管理python pkg的安装路径和查找python pkgs的路径。 ~/miniconda/envs/$(env-name)/lib//$(python-version)/site-packages/...
2. 在这些环境间单独的路径中自动安装 python pkgs 的依赖项

我相信：

1. 如果你使用~/miniconda/bin/pip或conda install安装python pkgs，所有的依赖都会安装到~/miniconda/envs/<env-name>/lib/<python-version>，~/miniconda/bin/python可以找到它们
2. 如果 python pkg pyfoo 依赖于已由 apt install 安装到 /usr/lib/<python-version> 的 c++ 库 libfoo，conda install pyfoo 将再次将 libfoo 安装到 ~/miniconda/envs/<env-name>/lib/<python-version>
3. 如果使用apt安装python pkgs，安装路径为/usr/lib/<python-version>，conda找不到。

我的问题是：

1. 我说的对吗？
2. apt install c++ 库是否与安装到 ~/miniconda/envs/<env-name>/lib/<python-version> 的任何 c++ 库冲突，反之亦然？
3. 我可以只使用 conda 管理不同环境中的 python pkgs 和 apt 管理 c++ pkgs 而不必担心任何冲突吗？这意味着当我构建和运行一个混合（c++ 和 python）项目时，我只需要激活 conda env 和 conda install 所有 python 依赖项和 apt install 所有所需的 c++ 依赖项，一切都会正常工作吗？

Answer 1

你说的是对的：Conda 几乎总是会带来它自己的依赖项。 using a shell package 是个例外，但我只知道 mpich 存在。

否则，主要问题“我可以自带共享库吗？”的答案实际上是否。这是因为 Conda 包尽可能多地预编译，这通常会导致对动态库的确切构建的特定符号引用。即使从不同渠道获取动态库也会导致符号丢失的错误。

但是，您可以只使用 Conda 来管理环境，而仍然使用 Pip 来安装库。即使用 Conda 创建 Python 环境，然后使用 Pip 安装 Python 包。比如：

conda create -n my-env python=3.9 pip
conda activate my-env
pip install pkg1 pkg2 ...

但是请注意，这会丢失 Conda 在后台所做的所有 the redundancy reduction。这也意味着您的许多包仍将在本地编译，而 Conda 会预编译所有内容，这就是安装速度如此之快的原因。虽然有更多的 Pip 包在轮子上运行，但它们本质上是静态构建，这意味着对共享库的内容进行了更多不必要的重复。