pip 和 conda 什么区别?

众所周知,在使用Python语言时有时会需要导入第三方库,而在导入第三库之前需要先安装该库,而安装方式有两种,分别是通过pip install 和 conda install 的方式,那么这两种方式有什么区别呢?可能就会有新手对这两种方式的区别有点懵,这里我就详细介绍一下 pip 和 conda 的区别。

区别1

pip仅仅是包管理工具,而conda不仅仅是包管理工具,conda的功能比pip更多。

区别2

pip仅限于Python包的安装更新卸载,conda包括且不限于Python、C、R等语言。

区别3

pip能安装pypi里的一切Python包,更加全面和专注,而conda可安装的Python包数量相比pip要少很多。

区别4

pip不支持创建Python虚拟环境,得安装了virtualenv包才可以,而conda是支持创建Python虚拟环境的。

区别5

pip install -r requirements.txt更加流畅,而conda install -r时一旦未找到某个包,便会中断。

以上就是pip和conda的主要区别了,有没有解决你对它们的些许困惑呢?我个人比较喜欢使用pip,因为pip安装速度比conda要快,而且所有的python库它都支持,哈哈。当然如果你是做数据科学类的相关工作的话,用conda也是一个不错的选择。

### 包管理工具对比:PipConda #### 功能范围 Conda不仅能够安装Python解释器还能处理其他语言环境下的依赖关系,而pip专注于解决纯Python库的需求[^2]。 #### 安装方式 对于希望在已有的conda环境下利用pip来补充额外资源的情况,可以在激活相应环境之后执行`pip <pip command>`操作;值得注意的是,在这种情况下应该先通过`conda install -n testenv pip`确保目标环境中存在可用的pip版本[^1]。 #### 版本控制 当需要调整某个特定虚拟空间内的Python版本号时,借助于包管理系统所提供的指令即可轻松实现这一目的[^3]。 #### 集成优势 为了充分享受到来自conda框架下提供的各项便利功能——比如统一查看所有已部署组件列表等特性,则建议读者务必遵循官方指导原则,在每次准备调用外部源之前都先行确认内部已经正确集成了最新版别的pip工具链。此时可通过运行`conda list`命令来检验是否有标记为由pip渠道引入的目标条目出现[^4]。 #### 社区支持 以conda-forge为例说明了社区驱动型分发机制的存在形式及其运作模式。作为PyPI之外另一重要的第三方贡献者网络节点之一,前者凭借更加严格的质量把控流程以及自动化构建体系赢得了广泛认可度,并允许用户指定从其获取所需科学计算类模块(如scipy),即`conda install scipy --channel conda-forge`[^5]。 ```bash # 创建并激活名为testenv的新环境 conda create --name testenv python=3.8 conda activate testenv # 在此环境中安装pip以便后续使用 conda install pip # 使用pip安装一个Pythonpip install requests # 查看当前环境中所有的软件包 conda list ```
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