Pixi で Python ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄを管理する

3日までずっと pixi global の話をしていて気づいたら conda package までﾋﾞﾙﾄﾞしてしまいましたが, project local の依存関係を管理するのが本来の使い方です. 詳細は↓をご覧ください

Pixiはプロジェクトを作成する際は、メタデータ定義ファイルのフォーマットを pixi.toml か pyproject.toml から選択します。

pixi add で project local で使用する python を指定/インストールし, 一瞬で依存関係に追加することができます。

$ pixi init
$ pixi add python==3.13

[workspace]
authors = ["denkiwakame <>"]
channels = ["conda-forge"]
description = "Add a short description here"
name = "cpp-project"
platforms = ["linux-64"]
version = "0.1.0"

[tasks]

[dependencies]
python = "==3.13"

pixi.toml の内容は pyproject.toml では [tool.pixi] 名前空間に展開されます →

$ pixi init --format pyproject
$ pixi add python==3.13

[workspace]
authors = [{name = "denkiwakame", email = ""}]
dependencies = []
description = "Add a short description here"
name = "pixi-faiss-gpu"
requires-python = ">= 3.11"
version = "0.1.0"

[build-system]
build-backend = "hatchling.build"
requires = ["hatchling"]

[tool.pixi.project]
channels = ["conda-forge"]
platforms = ["linux-64"]

[tool.pixi.pypi-dependencies]
my-python-module = { path = ".", editable = true }

[tool.pixi.tasks]

[tool.pixi.dependencies]
python = "==3.13"

<aside> 👼🏻

最終的に python package になるなら pyproject それ以外は pixi.toml を選択します

</aside>

$HOME/.pixi # pixi global のツールが入るところ
$HOME
  |- project 1 # C++/Rustプロジェクト
       |- pixi.toml  # pixi メタデータ
       |- .pixi/envs # プロジェクト毎の仮想環境の所在地
  |- project 2 # Pythonプロジェクト
       |- pyproject.toml # pixi メタデータ
       |- .pixi/envs

Pixi では PyPI package も管理できる

pixi は基本的には conda package manager ですが, pip package を管理することができます. conda | pypi で一覧できるので, それぞれのﾗｲﾌﾞﾗﾘが何経由で入ってきたかを一望できますね.

<aside> 👼🏻

研究では PyPI package を第一に選択し, 非言語依存/ツールなど足りない部分を conda packageで補う使い方をしています.

</aside>

my-project % pixi add --pypi ruff
✔ Added ruff >=0.8.1, <0.9
Added these as pypi-dependencies.

my-project % pixi list
python                       3.12.7     hc5c86c4_0_cpython            30.1 MiB   conda  python-3.12.7-hc5c86c4_0_cpython.conda
python_abi                   3.12       5_cp312                       6.1 KiB    conda  python_abi-3.12-5_cp312.conda
readline                     8.2        h8228510_1                    274.9 KiB  conda  readline-8.2-h8228510_1.conda
ruff                         0.8.1                                    30 MiB     pypi   ruff-0.8.1-py3-none-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

経緯としては, pixi は当初内製で PyPI resolver rip を開発していたのですが, より優れた uv を取り入れ, rip を R.I.P ──── いや何を言っているんだ───捨てる決断をしたのです. この決断は私の pixi ｺﾐｭﾆﾃｨへの信頼を非常に高める結果となりました.

彼らは最良のｼｽﾃﾑを作り上げるためなら外部からﾍﾞｽﾄなものを躊躇なく取り入れていくと宣言したのです. package manager 戦争で○年後 uv が下剋上されても, pixi は backend library をすげ替えるだけなので, 新しい pip package manager の usage を覚え直す必要はないということです.

Adopting uv in pixi

conda package と PyPI package, 混ぜていいの!?

いや駄目に決まってるでしょう, 何を言っているんですか. conda-forge と pypi は本来一神教です.

<aside> 👼🏻

PyPI package を管理するときは, Python package は PyPI, 非Python package は conda で管理するなどの基準を設け, 低ﾚｲﾔの依存 package を混ぜないで下さい.

<aside> 📖

conda と PyPI を、低き層の依存にて結びつけてはならない. ちなみに同名の package を入れた場合は conda が優先される
大いなる依存（C/C++/低ﾚｲﾔライブラリ）は conda に委ね清き Python（pure-python）を PyPI に委ねよ
汝が py | nanobind の技を用いるなら 石材（build deps）のみ conda に求め造りたる artifact は PyPI の器に授けてもよい
境界を乱す者には

solver conflict の雷、 ABI Mismatch の地割れ、 glibc version の荒ぶる風 が襲いかかるであろう

</aside>