pip install和conda install的区别|pip -m install

先说结果：日常对于python的学习和简单项目推荐使用pip安装，效率更高，也不会有很多依赖问题。

区别

首先，无论是conda还是pip，它们都属于包管理工具，直白点来说就是用来下载东西的。

二者的区别主要有以下几点：

ps：以下区别来自这段时间对于pip和conda指令使用的实践和网上资料的总结。

1. 来源不同：

   pip：主要用于 Python 包的安装，从 Python Package Index (PyPI) 上获取包。

   conda：是 Anaconda 发行版中的默认包管理工具，可以用于安装 Python 包以及其他软件包，如科学计算、数据处理等，从 Anaconda Repository 和 Conda Forge 获取包。

2. 环境管理：

   pip：在虚拟环境中安装的包只属于该环境，不会影响系统环境或其他虚拟环境。

   conda：除了 Python 包，还可以安装系统级软件包，同时支持环境的创建、导出和共享。

3. 依赖解决：

   pip：依赖解决比较简单，只能解决 Python 包之间的依赖关系。

   conda：可以解决 Python 包和系统软件包之间的依赖关系，更加全面。

4. 速度：

   pip：速度较快，但在解决复杂的依赖关系时可能会出现问题。

   conda：速度相对较慢，但能更好地处理复杂的依赖关系。

5. 跨平台性：

   pip：与 Python 的跨平台性一致，可以在各种操作系统上使用。

   conda：除了支持 Python，还支持其他语言和操作系统，适用范围更广。

 pip -m install 

pip -m install [name] 指令确保使用的是当前激活的 Python 环境中的 pip 版本。这通常用于虚拟环境，因为它可以确你使用的是虚拟环境中的 pip，而不是系统全局的 pip。

在大多数情况下，这两个命令的效果是相同的，特别是在我们已经激活了相应的虚拟环境时。然而，使用 python -m pip 被认为是一种更清晰和更安全的做法，因为它明确指定了使用当前 Python 环境中的 pip。

总结

综上所述，选择使用哪种包管理工具取决于具体的需求和使用场景。如果你正在使用 Anaconda 发行版，conda 是一个更方便和全面的选择。如果你的项目只需安装 Python 包，并且不需要处理复杂的依赖关系，pip 是一个更轻量级的选择。

同时在使用pip install [name]时，建议修改成pip -m pip install [name] 。

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