想从 github 下个项目，折腾一大顿安装 docker，好不容易打开 juypter notebook

[yjsp1919]

然后我发现里边其实就是 py 代码

无语了

用 docker 发布是为了让用户不用自己下载包？

就那么几个包有必要吗

现在 pycharm 下包很方便了

狗狗两下用 pip 也不费什么事吧

[qq565425677]

@kneo #17 不知道你说的💩是什么意思，我自己用 mamba 用的挺舒服的
@Bingchunmoli 抱歉没看懂
@nagisaushio 从易用性角度、无脑玩的角度来讲确实是这样，但是其实想好好用 docker 我自己一般还要对 docker run 或 compose 再加一些自己的配置（比如配置时区、代理、权限等），最后感觉各种成本和 mamba/conda 也差不多

再解释一下，我所说的比 docker 好主要指的是环境管理上区别不大（当然 docker 确实更方便一些），但是 conda/mamba 不同的环境下是可以共用安装的库的，如果之前安装过 cuda11.8 ，那么在新的环境中安装 cuda11.8 是不会占用空间的，环境配置起来也很快。但是如果项目多了都用 docker ，那么所有可复用的库 docker image 都要包含一份。

另外从个人开发的角度来讲，用 pycharm/vscode 远程到服务器进行 python 开发也要比起个 docker 容器，再映射 ssh 服务方便的多

[qq565425677]

@qq565425677 #21 对不起，我又去确认了一下，conda 也是独立的🤡🤡🤡

[qq565425677]

@qq565425677 #22 只是下载的文件是共用的，顶多是安装会快一些🤡🤡🤡

[rekulas]

狗狗两下用 pip 也不费什么事吧

还是太年轻，没遇到过循环依赖冲突的吧

啥时候安 docker 那点破事都敢碰瓷 pip 了

[z1829909]

python 的依赖可没那么好安装, 如果 pip install 一遍过算牛逼的.
而且 python 有时候充当胶水的作用, 调用你操作系统的库, 并不是纯 pip 能解决的, 作者也是贴心地帮你打包好了, 没想到挨顿骂.

[z1829909]

@qq565425677 我理解 conda 是解决了 python 环境隔离的问题, 但是没解决包安装出问题解决的困难度. 和 docker 不是一个东西

[Alias4ck]

@qq565425677 那你可能不知道有个叫 devcontainer 的东西 一个配置文件解决开发环境问题

[NoOneNoBody]

下之前看看语言占比啊，如果 python 100%，不想折腾 docker 就自己弄呗

我是不敢随便 pip install
上次想在项目加个功能，pip 装了个三方包，然后……然后……最终整个环境重装了
不知道这个三方包改了什么依赖的版本，估计是 numpy 降版导致一个连锁反应，从 pandas,numba,opencv 到 sklearn 等等一堆错误

[jqtmviyu]

npm 也经常被喷, 但隔离还是有好处的.