conda-lock - Conda Environment Locking Reproduzível

conda-lock - Conda Environment Locking Reproduzível

conda-lock resolve o problema de reprodutibilidade do conda. Um environment.yml lista pacotes solicitados, então resolvê-lo em duas máquinas uma semana de diferença pode produzir versões diferentes — o clássico “funciona na minha máquina.” conda-lock resolve o ambiente uma vez e escreve um lock file com versões exatas, builds, e hashes para cada plataforma que você visa, então instalações se tornam determinísticas e rápidas (sem resolver em tempo de instalação).

Instalação

Método	Comando
pipx (recomendado)	pipx install conda-lock
conda	conda install -c conda-forge conda-lock
pip	pip install conda-lock
Verificar	conda-lock --version

Gerando um Lock File

# Lock para múltiplas plataformas a partir de um environment.yml
conda-lock -f environment.yml -p linux-64 -p osx-arm64 -p win-64

Flag	Propósito
-f, --file	Especificação de entrada (environment.yml, pyproject.toml, meta.yaml)
-p, --platform	Plataforma alvo (repetível)
-k, --kind	Tipo de saída: lock (unificado), explicit, env
--lockfile	Caminho de saída (padrão conda-lock.yml)
--check-input-hash	Pular re-solving se entradas não mudaram

Tipos de Lock File

Tipo	Produz	Uso
lock	conda-lock.yml unificado (todas as plataformas)	Commit este para git
explicit	.lock arquivos per-plataforma	conda create --file
env	environment.yml renderizado	Ferramentas esperando um arquivo env simples

# Renderizar arquivos explicit per-plataforma a partir do lock unificado
conda-lock render -p linux-64

Instalando a Partir de um Lock

# Criar um ambiente exatamente como locked
conda-lock install --name myenv conda-lock.yml

# Ou com micromamba (rápido)
micromamba create -n myenv -f conda-linux-64.lock

Comando	Descrição
conda-lock install -n NAME	Criar/atualizar o env a partir de um lock
conda-lock install --mamba	Usar mamba como solver/installer
conda create --file X.lock	Instalar um lock explícito diretamente

Atualizando Dependências

# Re-resolver tudo (novas versões permitidas)
conda-lock -f environment.yml -p linux-64 -p osx-arm64

# Atualizar apenas um pacote, manter o resto fixado
conda-lock --update numpy -f environment.yml -p linux-64

Tarefa	Comando
Refresh completo	Re-rodar conda-lock
Bump selecionado	--update PKG
Verificar entradas não mudaram	--check-input-hash

Incluindo Dependências pip

# environment.yml
name: myproject
channels: [conda-forge]
dependencies:
  - python=3.12
  - numpy
  - pip
  - pip:
      - some-pypi-only-package==1.2.3

conda-lock resolve tanto dependências conda quanto pip no mesmo lock file, que é importante porque misturar os dois ad hoc é uma fonte comum de ambientes quebrados.

Padrão de CI

# Instalações determinísticas e rápidas de CI
- run: conda-lock install --name ci conda-lock.yml
- run: conda run -n ci pytest

Prática	Por quê
Commit conda-lock.yml	O lock é a fonte de verdade
Lock todas as plataformas alvo	Devs em macOS, CI em Linux
Regenerar deliberadamente	Atualizações de dependência se tornam diffs revisionáveis
Cache o env	Locks tornam caching confiável

conda-lock vs Alternativas

Aspecto	conda-lock	environment.yml	pixi	uv
Reproduzível	Pins exatos + hashes	Não	Lock integrado	Lock integrado
Ecossistema Conda	Sim	Sim	Sim	Não (PyPI)
Lock multi-plataforma	Sim	N/A	Sim	Sim
Melhor para	Locking de projetos conda existentes	Envs simples/ad-hoc	Projetos novos baseados em conda	Projetos Python puros

Para novos projetos considere pixi (locking integrado) ou uv para Python puro; conda-lock retrofit reprodutibilidade em fluxos conda existentes.

Recursos

• GitHub Repository
• Documentation
• conda-forge