상위 7개 Python 패키지 관리자

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# 소개

이 모든 일은 컴퓨터 저장 공간을 정리하다가 Anaconda가 20GB의 공간을 차지하고 있다는 사실을 발견하면서 시작되었습니다. 나는 이것이 이상하다고 생각했습니다. 몇 가지 조사를 한 후 Anaconda에는 사용되지 않은 Python 패키지와 도구가 많이 포함되어 있다는 사실을 알게 되었는데, 이는 Anaconda의 설치 크기가 크다는 것을 설명합니다.

그런 다음 더 빠르고 가벼운 더 나은 대안을 찾기 시작했습니다. 이로 인해 여러 Python 패키지 관리자를 발견하게 되었고, 그 목록을 만들기로 결정했습니다.

이 기사에서는 Linux 시스템용 설치 명령이 포함된 가장 인기 있고 현대적인 Python용 패키지 관리자 7가지를 살펴보겠습니다.

# 1. 자외선

자외선 속도를 위해 설계된 차세대 Python 패키지 및 환경 관리자입니다. Rust로 작성되었으며 Python 생태계와의 완전한 호환성을 유지하면서 pip 및 Poetry와 같은 기존 도구보다 뛰어난 성능을 제공하는 것을 목표로 합니다.

새로운 Python 패키지를 빠르게 설치할 수 있다는 점에서 지금까지 제가 가장 좋아하는 도구 중 하나입니다. 가볍고 가상 환경에서 사용할 때 가장 잘 작동합니다.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

curl -LsSf  | sh

# 2. 핍

씨 대부분의 Python 설치에 포함된 Python의 기본 패키지 관리자입니다. 이를 통해 사용자는 대부분의 Python 환경의 백본을 형성하는 Python Package Index(PyPI)에서 패키지를 설치, 업그레이드 및 관리할 수 있습니다.

모든 Python 개발자는 여기에서 시작합니다. 기본 패키지 관리자이고 많은 편리한 도구가 함께 제공되기 때문입니다. 그러나 다음과 같은 대안에 비해 상대적으로 느립니다. uv.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

sudo apt update
sudo apt install python3-pip -y

# 3. 시

시 Python에서 프로젝트 관리를 단순화하는 종속성 및 패키징 도구입니다. 라는 단일 구성 파일을 통해 가상 환경을 관리하고, 종속성을 해결하고, 게시를 원활하게 처리합니다. pyproject.toml.

시는 Python 프로젝트에 대한 더 큰 제어권을 제공하기 때문에 소프트웨어 엔지니어들 사이에서 인기가 있습니다.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

curl -sSL  | python3 -

또는

# 4. 콘다(아나콘다)

콘다 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되는 크로스 플랫폼 패키지 및 환경 관리자입니다. Python 및 CUDA, R 또는 시스템 라이브러리와 같은 비 Python 종속성을 모두 관리할 수 있으며 Anaconda 배포판이 사전 로드되어 제공됩니다.

그러나 Conda를 사용하면 몇 가지 단점이 있습니다. 속도가 느려질 수 있으며 컴퓨터에서 상당한 양의 저장 공간을 차지할 수 있습니다. 또한, 전혀 사용하지 않거나 인식하지 못할 수도 있는 사전 설치된 소프트웨어가 많이 함께 제공되는 경우가 많습니다.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

wget 
bash Anaconda3-2025.06-1-Linux-x86_64.sh

# 5. 미니콘다

미니콘다 Conda와 필수 도구가 포함된 Anaconda의 경량 버전입니다. 이를 통해 사용자는 사전 설치된 패키지를 초과하지 않고도 사용자 정의 환경을 만들 수 있으므로 효율적이고 재현 가능한 설정에 이상적입니다.

Anaconda와 유사한 작업 흐름을 찾고 있지만 더 간결하고 빠른 옵션을 선호한다면 Miniconda가 최선의 대안입니다.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

wget 
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 6. 맘바

맘바 C++로 작성된 Conda의 빠른 드롭인 대체품입니다. 종속성 해결 및 환경 생성 속도를 획기적으로 높여 대규모 환경에서 작업하는 데이터 과학자들 사이에서 선호됩니다. 특히 기계 학습 및 데이터 과학 워크플로우를 위한 빠르고 강력한 Python 패키지 관리자를 위한 도구로서 Miniconda를 대체했습니다.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

curl micro.mamba.pm/install.sh | bash

(또는 Conda 내부)

conda install mamba -n base -c conda-forge

# 7. 픽시

픽시 다양한 프로그래밍 언어에 걸쳐 환경 관리를 통합하기 위해 Conda 커뮤니티가 Rust로 구축한 최첨단 패키지 관리자입니다. 완벽하게 재현 가능하고 크로스 플랫폼이며 속도가 매우 빠르므로 혼합 기술 스택을 관리하는 팀에 이상적입니다.

Pixi는 인상적이지만 Pixi만큼 인기를 얻지는 못했습니다. uv. 유사하다 uvPixi는 Python 종속성에 대한 빠르고 강력한 관리를 제공할 뿐만 아니라 언어 간 지원도 제공합니다.

설치하려면 터미널에 다음 명령을 입력하세요.

curl -fsSL  | bash

# 결론

데이터 과학의 초보자라면 Anaconda로 시작해 보세요. 초보자에게 친숙하며 많은 필수 도구와 라이브러리가 사전 설치되어 있으므로 빠르게 생산성을 높일 수 있습니다. 이렇게 하면 설정에 시간을 허비하지 않고 학습에 집중할 수 있습니다.

경험이 쌓이면 다음을 사용해 보세요. uv 보다 간소화되고 빠른 일상적인 작업 흐름을 위해. 콘다 생태계 내에 머물고 싶다면, mamba 데이터 과학 워크플로우를 위한 강력한 대안입니다.

궁극적으로 최고의 Python 패키지 관리자는 개인 선호도, 프로젝트 요구 사항, 팀 규칙, 재현성 요구 사항, 편의성과 성능 사이에서 추구하는 균형에 따라 달라집니다. 현재 단계에 가장 적합한 옵션을 선택하고 기술과 프로젝트가 발전함에 따라 적응할 준비를 하십시오.

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.