🚀 Pixi：新世代のCondaパッケージマネージャ

この記事では最近出てきたCondaパッケージの新星パッケージマネージャーであるPixiを紹介します．

Condaパッケージについて

はじめに，Condaパッケージを使うメリットとCondaパッケージに関するよくある誤解の２点について説明します．

Condaパッケージを使うメリット

Condaとは、オープンソースのパッケージ管理システムおよび環境管理システムです．Pythonの標準パッケージマネージャーのPipの代替としてデータサイエンス分野を中心に広く使われているということはQiitaの読者の皆さんならご存知の方も多いでしょう．

Condaの主な利点は以下の通りです：

クロスプラットフォーム対応（Windows、macOS、Linux）で一貫した環境を構築できる
異なるバージョンの言語やライブラリを含む独立した環境を作成・管理できる
依存関係を自動的に解決し、バイナリパッケージを提供することで、インストールが容易

Condaパッケージに関するよくある誤解

先述の通り，CondaパッケージはPipでPyPIからインストール可能なパッケージをcondaパッケージマネージャーでインストールする際に使うものとして認識されていると思います．

しかし実のところ，CondaはPythonのパッケージだけでなく、さまざまなプログラミング言語やツールに対応しており，Pipでは簡単にインストールすることができないパッケージもインストール可能です．実際に、以下のようなものをCondaで管理できます：

データサイエンス関連のR言語パッケージ
C/C++のコンパイラやライブラリ
Javaの開発環境
機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）とそれらの依存関係
科学計算用のライブラリ（BLAS、LAPACK、MKLなど）

「CondaはPythonパッケージにしか対応していない」という誤解が生まれた理由の1つは,
Anacondaディストリビューションが主にPythonのデータサイエンス環境として知られているためです。しかし，実際にはCondaは基本的にPython用のパッケージのみをインストールできるPipに比べて，より汎用的なパッケージ管理システムとして設計されています.

プロジェクトの要件に応じて,特定の言語やツールのバージョンを柔軟に組み合わせた環境を構築できることがCondaパッケージの大きな強みと言えます．

💡 Pixiとは？

ここから今回の記事の主題であるPixiについて説明します．

Pixi: Condaパッケージマネージャー
- Rust で実装された高速かつ安全な設計
- モダンな開発ワークフローをサポート
  - サブコマンドがryeやuvと似ている（pixi add, pixi run）
特徴
- 軽量かつ依存関係解決が高速
- pyproject.toml をネイティブにサポート
- 仮想環境を意識せずに直接プロジェクトを管理可能

🔥 Pixiを使うことの利点

- 従来の問題点:
- 仮想環境（venv）の管理が面倒
- pip や conda の依存関係解決に時間がかかる
  - condaのC++実装のmambaやmicromambaは速い
- pipだとグローバル環境を汚染しやすい
- condaだと環境を切り分けられるがグローバルに必要なパッケージを環境ごとにインストールする必要がある
  - condaxを使うという手はある

Pixi の解決策:
- プロジェクトごとに環境を完全に分離
- インストールが高速（Rust のおかげ！）
- 標準化された設定ファイル (pixi.toml)

📋 Pixiの基本的な使い方

Pixiの基本的な使い方を説明します．

1️⃣ インストール

# UNIX系
curl -sSL https://install.pixi.dev | bash

# Conda
conda install pixi -c conda-forge

# Homebrew
brew install pixi

2️⃣ プロジェクトを始める

# 仮想環境を作成
# conda create -n <環境名>; conda install -n <環境名> pythonに相当
pixi init
pixi add python

# プログラムを実行
# conda run pythonに相当
pixi run python

# もしくは明示的に仮想環境に入ってプログラムを実行
# conda activate <環境名>; pythonに相当
pixi shell
python

3️⃣ パッケージのインストール

# プロジェクトにインストール（その環境だけで使える）
# conda install -n <環境名> python==3.13 numpy pandas polarsに相当のコマンド
pixi add python==3.13 numpy pandas polars

# グローバルインストール（ユーザーレベルですべてのConda環境で使えるようになる）
# condaには存在しない機能
pixi global install ruby rust julia git

🛠️ Pixiをタスクランナーとして使う

タスクランナー機能:
- pixi task add <タスク名>でタスクを定義
- pixi run <タスク名 or コマンド名> でタスク/コマンドを実行

🚀 Pixi の強み：従来ツールとの比較

従来ツールと比較するとこんな感じです．

ツール	Pixi	pip	conda
速度	🚀 高速	🐢 遅い	🐢 遅い
安全性	👍 高い	😐 普通	👍 高い
依存解決	🎯 正確	😐 微妙	🎯 正確
セットアップ	簡単	簡単	やや複雑

👣 次のステップ

Pixiの使い方がある程度分かってきたら，公式ドキュメントを読みながら実際にプロジェクトをPixiで管理してみるといいと思います．

公式ドキュメントを読む
- https://pixi.sh
使ってみよう
- 簡単なプロジェクトで始めると⭕️

最後に

PixiはPipの代替であるryeやuvと同様にRustで実装されており，処理がPythonで実装されたCondaと比べて圧倒的に高速です．

特にpixi global installでユーザーレベルでのグローバルインストールが可能な点が個人的にとても気に入っています．

これにより，condaのようにgitやgccなどのコマンドラインツールとして利用するパッケージを環境ごとに分ける必要がなくなり利便性が高まりました．

プロジェクトがPyPIに登録されているPythonパッケージのみで足りる場合はuvやryeで十分ですが，

Pythonパッケージ以外もプロジェクト単位で管理したい
管理者権限を持っていないが，使用したいパッケージがある
Conda環境をryeやuvのようなコマンド体系で扱いたい

といった場合はPixiを使ってみてはいかがでしょうか？