Anaconda、conda、pip区别

本文介绍了Anaconda、conda和pip的区别。Anaconda是一个包含多种科学包的发行版,conda是跨语言的包和环境管理工具,而pip是Python的包管理器。conda在环境管理和依赖项处理上比pip更为强大,且支持更多语言。virtualenv则用于创建独立的Python环境。conda集成了pip和virtualenv的部分功能。

Anaconda、conda、pip

原文连接

1. Anaconda
Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

2. conda
conda是包及其依赖项和环境的管理工具。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
适用平台:Windows, macOS, Linux
用途:
快速安装、运行和升级包及其依赖项。
在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。
如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本,同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——conda官方网站
conda为Python项目而创造,但可适用于上述的多种语言。
conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中

3. pip
pip是用于安装和管理软件包的包管理器。
pip编写语言:Python。
Python中默认安装的版本:
Python 2.7.9及后续版本:默认安装,命令为pip
Python 3.4及后续版本:默认安装,命令为pip3
pip名称的由来:pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处:
“Pip installs Packages”(“pip安装包”)
“Pip installs Python”(“pip安装Python”)

4. virtualenv</

### 关系及用途 #### Anaconda Anaconda 是一个面向科学计算的 Python 发行版本,不仅包含了 Python 解释器本身还预装了大量的数据处理科学运算库,例如 NumPy、Pandas 等。更重要的是,Anaconda 配备了包管理工具 Conda 环境管理系统,这使得用户能够方便地管理部署不同版本的应用程序及其依赖项[^2]。 #### Conda Conda 是一款开源的软件包管理环境管理系统,支持多种编程语言而不仅仅是限于 Python 生态圈内。借助 Conda 可以轻松解决项目之间的依赖冲突问题;另外,即使是在没有预先安装 Anaconda 的情况下也能单独下载并使用 Conda 来构建所需的开发环境[^1]。 #### Pip 作为 Python 官方推荐的标准包索引服务 PyPI (Python Package Index) 所对应的命令行客户端工具,`pip` 主要用于查找、下载以及安装来自 PyPI 上发布的第三方扩展模块。尽管 `pip` 功能强大且简单易用,在面对复杂多变的实际应用场景特别是涉及到跨平台移植或是存在多个相互依存组件时,则显得力不从心——此时就凸显出了像 Conda 这样的综合性解决方案的优势所在。 ### 使用场景 对于初学者来说,如果主要关注点在于快速上手进行数据分析或者机器学习方面的实践练习的话,那么直接采用 Anaconda 将会是非常合适的选择因为其内置了许多常用的库可以直接拿来即用无需额外配置任何东西。 当开发者已经熟悉了一定程度上的 Python 编程并且希望更加灵活自由地定制自己的工作流比如只想要获取特定几个常用的数据分析类库而不愿携带整个臃肿庞大的 Anaconda 套件出行的时候就可以考虑仅安装 Miniconda 或者干脆单独引入 Conda 工具来完成相应任务。 至于那些只需要偶尔添加一两个小型插件到现有工程中的情况或者是追求极致简洁轻量级方案的人群而言继续沿用自带的 pip 应该就已经足够满足需求了不过需要注意确保所处环境中各个部分之间不会发生兼容性方面的问题。 ```bash # 创建一个新的 conda 虚拟环境名为 myenv 并激活它 $ conda create --name myenv python=3.8 $ conda activate myenv # 在当前活跃环境下通过 conda 安装 numpy 包 (myenv)$ conda install numpy # 同样条件下利用 pip 安装 requests 包 (myenv)$ pip install requests ```
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