စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များအတွက် Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင်၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ရေပန်းစားသော ရွေးချယ်စရာနှစ်ခုရှိသည်- virtualenv နှင့် Anaconda။ ကိရိယာနှစ်ခုစလုံးသည် Python ပတ်ဝန်းကျင်များကို သီးခြားခွဲထုတ်ရန်နှင့် ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ပေးသော်လည်း ၎င်းတို့တွင် ရွေးချယ်မှုမပြုလုပ်မီ ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည့် ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များနှင့် အသုံးပြုမှုကိစ္စများရှိသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ virtualenv နှင့် Anaconda အကြား ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များကို လေ့လာပါမည်။
1. Package စီမံခန့်ခွဲမှု: ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အဓိကအချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ပက်ကေ့ဂျ်စီမံခန့်ခွဲမှု၏ လွယ်ကူမှုဖြစ်သည်။ Virtualenv သည် Python အတွက် မူရင်းပက်ကေ့ဂျ်မန်နေဂျာဖြစ်သည့် pip ကို အသုံးပြု၍ ပက်ကေ့ဂျ်များကို ထည့်သွင်းခွင့်ပြုသည့် သီးခြား Python ပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးပေးသည့် ပေါ့ပါးသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ Anaconda သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် package manager ကို conda ဟုခေါ်သည်။ Conda သည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ရှုပ်ထွေးသောမှီခိုအားထားမှုဆိုင်ရာစီမံခန့်ခွဲမှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းနှင့် ကြံ့ခိုင်မှုတို့အတွက် လူသိများသည်။ ၎င်းသည် ကြိုတင်စုစည်းထားသော ပက်ကေ့ဂျ်များ အစုအဝေးကို ပံ့ပိုးပေးကာ လွယ်ကူစွာ ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် အပ်ဒိတ်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသောမှီခိုမှုများရှိသော ပက်ကေ့ဂျ်များစွာကို သင်လိုအပ်ပါက၊ Anaconda သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။
2. ပလက်ဖောင်း Compatibility: နောက်ထပ်အရေးကြီးသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်မှာ ပလက်ဖောင်းနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှုဖြစ်သည်။ Virtualenv သည် မတူညီသော လည်ပတ်မှုစနစ်များတွင် အလုပ်လုပ်သော ကူးလူးပလပ်ဖောင်းတူးလ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို Windows၊ macOS နှင့် Linux ဖြန့်ဝေမှုများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော် Anaconda သည် platform-agnostic solution ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် နောက်ထပ်တစ်လှမ်းတိုးသွားပါသည်။ ၎င်းသည် အမျိုးမျိုးသော ပလက်ဖောင်းများနှင့် ဗိသုကာများ အတွက် ကြိုတင်စုစည်းထားသော ပက်ကေ့ဂျ်များကို ပေးဆောင်ထားပြီး မတူညီသော စနစ်များတွင် လိုက်ဖက်မှုရှိစေရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။ သင်သည် ပလပ်ဖောင်းများစွာတွင် အလုပ်လုပ်ရန် သို့မဟုတ် သီးခြားပလပ်ဖောင်းလိုအပ်ချက်များရှိပါက Anaconda သည် ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေသည်။
3. ပတ်ဝန်းကျင်စီမံခန့်ခွဲမှု: Python ပတ်ဝန်းကျင်များစွာကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ယေဘူယျလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Virtualenv သည် သင့်အား ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် ပက်ကေ့ဂျ်အစုံပါရှိကာ သီးခြားစီရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်များစွာကို ဖန်တီးစီမံနိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် ကွဲလွဲမှုမရှိဘဲ မတူညီသော ပက်ကေ့ခ်ျလိုအပ်ချက်များဖြင့် မတူညီသော ပရောဂျက်များတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ Anaconda သည် ပိုမိုပြည့်စုံသောပတ်ဝန်းကျင်စီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းချက်ကို ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား Python အတွက်သာမက R ကဲ့သို့သော အခြားဘာသာစကားများအတွက်လည်း ပတ်ဝန်းကျင်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ Anaconda သည် ပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် ပက်ကေ့ခ်ျများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဂရပ်ဖစ်အင်တာဖေ့စ်ဖြစ်သည့် Anaconda Navigator ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သင်ပိုမိုပြည့်စုံသောပတ်ဝန်းကျင်စီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းချက်လိုအပ်ပါက သို့မဟုတ် graphical interface ကိုနှစ်သက်ပါက Anaconda သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရွေးချယ်မှုဖြစ်နိုင်သည်။
4. ရပ်ရွာအထောက်အပံ့− မည်သည့်ကိရိယာနှင့်မဆို လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ရပ်ရွာပံ့ပိုးကူညီမှုနှင့် စာရွက်စာတမ်းများရရှိနိုင်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ Virtualenv သည် အချိန်အတော်ကြာ တည်ရှိနေပြီး ကြီးမားသော အသုံးပြုသူ အခြေစိုက် စခန်းတစ်ခု ရှိသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကျယ်ပြန့်သော စာရွက်စာတမ်း အထောက်အထားများနှင့် အသိုင်းအဝိုင်း ပံ့ပိုးမှု ရရှိနိုင်ပါသည်။ Anaconda သည် ခိုင်မာသော အသိုက်အဝန်းမှ အကျိုးခံစားခွင့်ရှိပြီး ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင် သီးသန့်ပံ့ပိုးကူညီမှုလမ်းကြောင်းများရှိသည်။ သို့သော်၊ Anaconda ၏ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုအပေါ် အာရုံစူးစိုက်မှုသည် ဒိုမိန်းအလိုက် သီးသန့်အကူအညီများကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် ပိုမိုထူးခြားသော အသိုင်းအဝိုင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ အကယ်၍ သင်သည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များကို လုပ်ဆောင်နေပါက၊ Anaconda ၏ လူထုပံ့ပိုးမှုသည် သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် ပိုမိုအံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နိုင်သည်။
5. ဂေဟစနစ်နှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း။: သင့်စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် သင်အသုံးပြုရန် စီစဉ်ထားသော ကိရိယာများနှင့် မူဘောင်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ Virtualenv သည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော Python ဂေဟစနစ်နှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်ပြီး ၎င်းကို လူကြိုက်များသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် မူဘောင်များနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ Anaconda သည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှုအပေါ် ခိုင်မာသောအာရုံစိုက်မှုရှိသည်။ ၎င်းကို NumPy၊ Pandas နှင့် scikit-learn ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များနှင့် ကိရိယာများစွာဖြင့် ထုပ်ပိုးထားပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များကို အဓိကလုပ်ဆောင်နေပြီး လူကြိုက်များသောစာကြည့်တိုက်များနှင့်အတူ အဆင်သင့်အသုံးပြုနိုင်သောပတ်ဝန်းကျင်ကို လိုချင်ပါက Anaconda သည် ပိုမိုချောမွေ့သောအတွေ့အကြုံကို ပေးပါသည်။
စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် virtualenv နှင့် Anaconda အကြား ရွေးချယ်သည့်အခါ၊ ပက်ကေ့ဂျ်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ပလပ်ဖောင်းနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှု၊ ပတ်ဝန်းကျင်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ အသိုင်းအဝိုင်းပံ့ပိုးမှု၊ နှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ဂေဟစနစ်နှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းစသည့် အချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ Virtualenv သည် ပေါ့ပါးသော ကိရိယာဖြစ်ပြီး Anaconda သည် ပိုမိုပြည့်စုံသော ပက်ကေ့ဂျ်စီမံခန့်ခွဲမှုဖြေရှင်းချက်၊ ပလပ်ဖောင်း-ဘာသာမဲ့ ပံ့ပိုးမှု၊ အဆင့်မြင့် ပတ်ဝန်းကျင် စီမံခန့်ခွဲမှု၊ အထူးပြု လူထုပံ့ပိုးမှု၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်များနှင့် ပေါင်းစည်းပေးနေစဉ်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ Python package manager ကိုရွေးချယ်ခြင်း:
- virtualenv နှင့် Anaconda ပတ်ဝန်းကျင်များကိုစီမံခန့်ခွဲရာတွင် pyenv ၏အခန်းကဏ္ဍကဘာလဲ။
- ပက်ကေ့ဂျ်စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာသတ်မှတ်ချက်များတွင် virtualenv နှင့် Anaconda အကြားကွာခြားချက်ကဘာလဲ။
- Python ပက်ကေ့ဂျ်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် virtualenv သို့မဟုတ် Anaconda ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
- Pip ဆိုတာ ဘာလဲ၊ Python packages တွေကို စီမံခန့်ခွဲရာမှာ သူ့ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍက ဘာလဲ။