<div dir="ltr">I'm definitely on the pip for base image camp. conda can be installed after as part of a separate image. We also don't need to manage multiple environments. It is one container after all. Derivatives can have components.</div>
<div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Tue, Aug 5, 2014 at 12:36 PM, Matthias Bussonnier <span dir="ltr"><<a href="mailto:bussonniermatthias@gmail.com" target="_blank">bussonniermatthias@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><br>
Le 5 août 2014 à 18:11, Jon Wilson <<a href="mailto:jsw@fnal.gov">jsw@fnal.gov</a>> a écrit :<br>
<div class=""><br>
> If any substantial fraction of your users will want<br>
> scipy/numpy/matplotlib, I would (almost, see below) recommend conda.<br>
<br>
</div>Adrew’s IHaskell users will definitively not want the scipy stack, they want Haskell things.<br>
<div class=""><br>
<br>
> Conda was, as I understand it, created because pip left too many<br>
> barriers in place against the use of scipy/numpy etc.  Specifically,<br>
> experience indicated that many people who might otherwise have casually<br>
> investigated scientific python tools did not do so because pip required<br>
> them to have a proper FORTRAN development environment set up, and they<br>
> did not wish to figure out how to do this.<br>
><br>
> Conda distributes binaries rather than exclusively source, which is an<br>
> effective way around this sort of problem.<br>
><br>
> OTOH, a pure-python package that is hosted on PyPI (and therefore<br>
> installable via pip) can (usually) be trivially made into a conda<br>
> package via `conda skeleton pypi <package-name>`.  So making pip-style<br>
> packages tends to get you conda packages for almost free.<br>
<br>
</div>I suppose this « easy » way to make PyPi package from conda package explain<br>
why  continuum package are outdated by more that a year using pip :-)<br>
<br>
Even if conda seem great, I still feel sad that there is little effort to help fixing<br>
python packaging (no, replacing is not fixing), but I understand that starting<br>
from scratch might be easier. Installig SciPy was much more a pain even a few<br>
month ago than now.<br>
<br>
Keep also  in mind than miniconda will be smaller if you decide to use it.<br>
<br>
I would also reming you that with 3.0, the IPython notebook can start many kernels in different languages,<br>
so nothing prevent you from installing the notebook using pip, and having a conda kernel.<br>
(it is even possible with 2.x)<br>
<br>
So +1 for pip which should be enough, or even maybe Julia Taylor PPA if compatible.<br>
—<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5">M<br>
<br>
_______________________________________________<br>
IPython-dev mailing list<br>
<a href="mailto:IPython-dev@scipy.org">IPython-dev@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/ipython-dev" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/ipython-dev</a><br>
</div></div></blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr">Kyle Kelley (<a href="https://twitter.com/rgbkrk" target="_blank">@rgbkrk</a>; <a href="http://lambdaops.com/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">http://lambdaops.com</a>)<br>
</div>
</div>