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目前只总结了以下常见的几种混淆如有学者还有其它疑惑欢迎留言讨论我会解答更新帮助自己理清的同时也帮助其他同样困惑的学者谢谢 目录 pip与conda的联系与区别联系区别 什么时候用pip什么时候用conda优先考虑使用 pip优先考虑使用 conda pip install 和conda install的区别来源不同依赖管理差异环境管理差异包来源不同系统环境要求 同一虚拟环境下pip list和conda list显示不一样 pip与conda的联系与区别
pip 更轻量简单conda 更全面强大。
pip 和 conda 都是 Python 的包管理工具它们有联系也有区别
联系
都可以用来安装、卸载和管理 Python 包。都可以连接 PyPI 来安装 Python 包。conda 还可以连接 Anaconda cloud。都可以导出当前环境的包信息。都可以创建 Python 虚拟环境。
区别
pip 是 Python 内置的conda 属于 Anaconda/Miniconda 发行版。pip 只能管理 Python 包conda 可以跨语言管理 Python、R 等语言的包。pip 不能直接管理不同的 Python 环境conda 可以轻松管理多个环境。pip 依赖 Pythonconda 可以单独存在。pip 安装源仅从 PyPI 获取conda 可以从 Anaconda cloud 获取。pip 管理虚拟环境需要 virtualenvconda 自带环境管理。pip 的组件更单一conda 集成了包管理、环境管理等功能。
什么时候用pip什么时候用conda
综合考虑项目需求两者可以搭配使用,发挥各自的优势。
优先考虑使用 pip
当只需要安装 Python 包时。pip 更专注于 Python 包管理。当系统中没有安装 Anaconda/Miniconda 时。pip 是 Python 的内置包管理工具。当需要使用 Python 虚拟环境时。pip virtualenv 可以方便管理虚拟环境。当需要安装一些仅提供 wheel 文件的第三方库时。pip 对 wheel 文件支持更好。当需要轻量级的包管理工具,或者对环境依赖不敏感时。pip 更轻量简单。
优先考虑使用 conda
当需要安装语言间依赖时如 Python 和 R 包。conda 支持多语言包管理。当需要跨操作系统移植环境时。conda 可以导出互通的环境配置。当需要管理多个独立的 Python 环境时。conda 环境管理更便捷。当需要避免环境依赖问题时。conda 对包依赖解析更全面。当需要对系统级别的组件进行管理时。conda 可以安装一些系统级组件。当需要使用 Anaconda 发行版中的其他功能时。conda 提供更全面的功能。
pip install 和conda install的区别
来源不同
pip 是 Python 的默认包管理工具与 Python 捆绑在一起。conda 是 Anaconda/Miniconda 发行版特有的包管理工具。
依赖管理差异
pip 只能管理 Python 包的依赖。conda 可以跨语言管理 Python、R 等各种语言的包依赖。
环境管理差异
pip 不能直接管理不同的 Python 环境。conda 可以方便管理多个独立的 Python 环境。
包来源不同
pip 安装包默认都来自 Python Package Index (PyPI)。conda 安装包可以来自 Anaconda 自己的仓库也可以来自 PyPI。
系统环境要求
pip 对系统环境要求较低。conda 对系统环境有一定要求需要预装 Miniconda/Anaconda。
同一虚拟环境下pip list和conda list显示不一样
pip 和 conda 各有自己的包管理逻辑所以在同一个环境下,从相同渠道安装同样的包也可能因为各自的算法和规范不同导致最后的安装包不一样。 pip 和 conda 默认使用不同的包仓库。pip 默认只访问 PyPI 上面的 Python 包而 conda 默认同时访问 Anaconda仓库和 PyPI。 即使安装相同的包由于 pip 和 conda 的依赖解析算法不同安装的依赖包可能也不太一样。这会导致它们最后安装的组件不同。 对于一些跨语言的包如 R 语言包conda 可以识别安装但 pip 识别不了这些非 Python 包。 一些只提供 wheel 格式文件的 Python 包pip 可以直接安装但 conda 可能需要从源代码编译安装。 pip 和 conda 的包版本探测算法不同可能导致对同一个包安装不同版本。 在虚拟环境创建时conda 会默认预装一些其认为重要的包但 pip 不会。 pip 和 conda 的包名规范有少许差异这也可能导致某些包METADATA信息不一致。
