数据分析Anaconda 的安装和使用 , conda配置环境 , 与pip,virtualenv的区别

最新推荐文章于 2025-07-08 11:14:46 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42401701/article/details/80820778
本文介绍了Anaconda的下载地址和安装过程，特别提示了Windows和Linux安装注意事项。讲解了如何通过conda配置环境，以及conda与virtualenv、pip之间的关系和区别。Anaconda包含navigator、prompt、conda、jupyter等工具，并能管理多种环境和Python版本，而pip仅专注于Python包管理，virtualenv则只能创建指定版本的环境。

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Python环境管理主流工具pyenv、virtualenv、pipenv和conda各自不同侧重点和使用场景
lizhi941的博客
02-11 4060
Python环境管理主流工具pyenv、virtualenv、pipenv和conda各自的侧重点和适用范围。
使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境
chumingqian的博客
10-05 1885
在决定使用 pip 和 conda 安装包时，了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。
[学习笔记]PY01-Anaconda&Pipenv 安装
MornSplen的博客
06-16 1077
[学习笔记]PY01-Anaconda&Pipenv 安装一、Anaconda 安装官网下载镜像下载二、Pipenv 安装 一、Anaconda 安装 Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 安装包在500M左右。下载路径有以下两种。 下载后进行安装，按默认选项安装，不要勾选添加环境变量。 官网下载 官网链接： Anaconda 优势：官方途径 劣势：只有最新版可以下载（2020.02），下载速度慢 镜像下载 清华镜像：
python虚拟环境之virtualenv
qq_45866421的博客
07-08 712
Venv：虚拟环境，是Python用来创建和管理虚拟环境的模块，该模块供你用来存放你的Python脚本以及安装各种Python第三方模块，模块里的环境和本机是完全分开的，也就是说你在venv下通过pip安装的Python第三方模块是不会存在于你本机的环境下的。
python虚拟环境管理之virtualenv，virtualenvwrapper，pipenv，conda
weixin_30610755的博客
02-14 344
虚拟环境的作用 使python环境拥有独立的包，避免污染原本的python环境。为不同的项目创建不同的环境可以避免安装的库过于庞大和相互干扰。 例如你想在同一台机器上开发用python2和python3写的2个项目就可以用虚拟环境进行隔离，又网站开发、爬虫和科学计算所需要的包都不一样也可以用虚拟环境。 下面有几种虚拟环境管理工具自行选择 virtualenv 安装 pip...
pip/conda/venv/virtualenv区别详解
pi_kaqiu的博客
04-04 1591
1.pip与conda辨析 内容节选自conda官方文档： Understanding Conda and Pip： Conda and pip are often considered as being nearly identical. Although some of the functionality of these two tools overlap, they were designed and should be used for different purposes.Pipis ..
Conda/Virtualenv虚拟环境
xfxuezhang.cn
05-08 1万+
简洁明了，没有废话
使用virtualenv/Anaconda/Miniconda创建python虚拟环境
这是仙草哥哥的博客
10-26 2075
在python中，有很多种方式可以创建虚拟环境，本文介绍了venv，virtualenv，anaconda以及miniconda等多种创建虚拟环境的方式，总有一款适合你。
Anaconda与virtualenv
lzh521LX的博客
02-19 613
对比维度virtualenv依赖管理Python + 非Python依赖仅Python包Python版本切换直接安装任意版本依赖系统已安装版本包来源Anaconda仓库、conda-forge等PyPI适用领域数据科学、机器学习通用Python开发（如Web、脚本）配置文件environment.yml（含环境元数据）requirements.txt（仅包列表）跨平台体验Windows支持更佳（预编译二进制）依赖系统编译环境资源占用较大（默认科学包）轻量隔离程度高（包括系统库）
python环境学习：pip介绍，pip 和 conda的区别和联系。哪个更好使用？pip创建虚拟环境并解释venv模块，pip的常用命令，conda的常用命令。
冯安晨
08-22 1935
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Python 虚拟环境管理工具介绍（virtualenv、virtualenvwrapper、pipenv）
团子大圆帅的博客
04-23 2421
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PyCharm使用Virtualenv和Conda
锐意工作室
11-05 1万+
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[Python] 虚拟环境venv、pipenv、poetry、conda如何选择？1分钟搞懂
Trb201012的博客
02-01 2057
显然，这样的方式更慢，但最终问题依然存在。我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。最后祝大家天天进步！
Virtualenv environment和conda environment有什么不同
seasonsyy的博客
12-04 2013
Virtualenv environment和conda environment有什么不同
pipenv与virtualenv
weixin_34082789的博客
12-26 1687
在学项目的时候大家首先肯定就会先学习如何创建虚拟环境，因为要避免大环境的解释器或者库的版本影响项目的开发，虚拟环境在这里起到的效果就是隔离外界环境，进而保证不受外界因素干扰。今天介绍两大工具pipenv与virtualenv Virtualenv 默认存储在系统用户目录下的Envs目录下：可通过修改环境变量修改 创建虚拟环境 virtu...
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09-14 2430
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04-24 2万+
在网上找了好一些资料，发现介绍 Python 虚拟环境的不多，而介绍 Pycharm 虚拟环境的就更少了，本文主要是介绍 Pycharm 中的虚拟环境，而非 Python 中的命令式虚拟环境。 前言 虚拟环境的通俗介绍 虚拟环境和非虚拟环境该怎么选？ 通过 Virtualenv 方式创建虚拟环境 通过 Pipenv 方式创建虚拟环境 通过 Conda 方式创建虚拟环境 requirements.txt 的用法 Pipfile 文件的用法
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qq_43343363的博客
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pipenv理解与使用
在anaconda中使用conda安装和pip安装的库包注意事项
最新发布
08-22
<think>我们正在讨论在Anaconda中使用conda和pip安装Python库的差异及注意事项。参考引用内容，我们可以总结如下： ### 核心差异： 1. **包管理范围**： - `conda`：通用包管理器，支持多语言（Python、R等），专注于科学计算领域，能管理非Python依赖（如MKL、FFTW）[^1][^2]。 - `pip`：仅限Python包，从PyPI（Python Package Index）安装纯Python库[^1][^2]。 2. **环境管理**： - `conda`：内置环境管理（`conda create/env list/activate`）[^1][^2]。 - `pip`：需配合`virtualenv`或`venv`实现环境隔离[^2]。 3. **依赖解析机制**： - `conda`：使用SAT求解器处理依赖关系，确保环境内所有包版本兼容[^1]。 - `pip`：按顺序安装，可能因依赖冲突导致环境破坏[^1]。 ### 混合使用的风险与注意事项： #### 风险场景： ```mermaid graph LR A[创建conda环境] --> B[用conda安装numpy] B --> C[用pip安装tensorflow] C --> D[tensorflow依赖特定版本numpy] D --> E[pip降级numpy破坏conda依赖链] ``` #### 最佳实践： 1. **优先使用conda安装** ```bash conda install numpy pandas # 首选conda ``` - 优势：自动处理C库依赖（如OpenBLAS），避免编译问题[^1]。 2. **仅在必要时使用pip** ```bash conda install pip # 在conda环境中安装专用pip pip install some_package --no-deps # 避免覆盖关键依赖 ``` > 注意：**必须确保pip在conda环境激活后调用**（命令行显示`(env_name)`）[^3]。 3. **安装顺序规则** ```markdown | 步骤 | 操作 | 原因 | |------|---------------------|--------------------------| | 1 | `conda install` | 建立基础依赖 | | 2 | `pip install` | 补充PyPI特有包 | | 3 | 避免`pip install --upgrade` | 防止破坏conda管理的依赖 | ``` 4. **依赖冲突排查** 若出现`ImportError`，检查包来源： ```bash conda list # 查看所有conda安装的包 pip list # 查看pip安装的包 ``` 使用`conda list`显示格式示例： ``` # Name Version Build Channel numpy 1.21.5 py39h7a0a035_0 conda-forge tensorflow 2.7.0 pypi_0 pypi <-- pip安装的包 ``` ### 高级技巧：环境锁定 通过导出环境配置确保复现性： ```bash # 导出conda安装的包 conda env export --from-history > environment.yml # 补充pip安装的包到文件 pip freeze > requirements.txt ``` 在`environment.yml`末尾添加： ```yaml - pip: - -r requirements.txt ``` ### 引用来源验证： - 引用[1][2]说明conda与pip的设计差异[^1][^2] - 引用[3]强调在Anaconda环境中使用专用工具的重要性[^3] > **关键原则**：在conda环境内，**优先使用conda**，仅在包不可用或需要特定版本时才谨慎使用pip[^1][^2]。 §§相关问题§§ 1. 如何修复因conda和pip混用导致的`numpy`动态链接库错误？ 2. 怎样将pip安装的包迁移到conda环境？ 3. 使用`conda build`打包混合依赖项目的正确流程是什么？ 4. 为什么conda无法直接安装某些PyPI上的包？</think>### Anaconda中使用conda与pip安装Python库的核心差异及注意事项 #### 一、核心差异对比 ```mermaid graph TD A[安装工具] --> B[conda] A --> C[pip] B --> D[包管理范围： 多语言支持 Python/R/C++等] B --> E[依赖解析： 处理非Python依赖如MKL/FFTW] B --> F[环境管理： 内置虚拟环境管理] C --> G[包管理范围： 仅Python包] C --> H[依赖解析： 仅处理Python依赖] C --> I[环境管理： 需配合virtualenv] ``` 1. **包来源与兼容性** - `conda`：从Anaconda仓库（如defaults/conda-forge）下载预编译二进制包，确保与底层库（如MKL）兼容[^1] - `pip`：从PyPI下载源码或wheel包，可能需本地编译（易出现兼容性问题）[^2] *示例：安装NumPy时* ```bash # conda安装包含MKL加速的版本 conda install numpy -c conda-forge # pip安装可能缺少优化 pip install numpy ``` 2. **依赖关系处理** - `conda`：使用SAT求解器确保**所有依赖树兼容**（包括非Python依赖）[^1] - `pip`：仅检查Python级依赖，可能与其他系统库冲突[^2] *典型冲突场景：* $$ \text{conda安装的} \text{NumPy}(1.21) \nrightarrow \text{pip安装的} \text{TensorFlow}(\text{要求NumPy}>=1.24) $$ 3. **环境隔离机制** - `conda`：内置完整环境隔离（`conda create -n myenv`） - `pip`：需配合`virtualenv`（在conda环境中已集成）[^2] #### 二、混合使用风险与最佳实践 ##### 高风险场景 ```mermaid graph LR A[新建conda环境] --> B[conda安装基础包] B --> C[pip安装特定包] C --> D[包依赖冲突] D --> E[环境损坏] ``` 1. **依赖地狱预防** - 优先使用`conda`安装科学计算包（NumPy/Pandas/Scikit-learn） - 仅当PyPI有独家包时用`pip`，并加`--no-deps`选项： ```bash pip install some_package --no-deps ``` 2. **安装顺序规则** ```markdown | 步骤 | 操作 | 原因 | |------|---------------------|--------------------------| | 1 | `conda update conda` | 确保包管理器最新 | | 2 | `conda install 核心包` | 建立稳定依赖基础 | | 3 | `pip install 补充包` | 避免覆盖conda安装的依赖 | ``` 3. **环境污染检测** 检查包来源是否混杂： ```bash conda list | grep -i pypi # 显示通过pip安装的包 pip list | grep -v /envs/ # 检测base环境中的pip包 ``` #### 三、关键注意事项 1. **通道优先级配置** 避免混用通道导致依赖冲突： ```yaml # .condarc文件配置 channels: - conda-forge - defaults channel_priority: strict # 关键设置！ ``` 2. **虚拟环境隔离** - 为每个项目创建独立环境： ```bash conda create -n project_env python=3.10 conda activate project_env ``` - 禁止在base环境使用pip安装[^3] 3. **版本锁定技巧** 使用环境文件精确控制版本： ```yaml # environment.yml name: ml_project channels: - conda-forge dependencies: - python=3.10 - numpy=1.24.3 # 固定主版本 - pip: - torch==2.0.1 # pip专属包 ``` #### 四、故障处理指南 当出现`ImportError`时排查步骤： 1. 检查包来源：`conda list | grep 包名` 2. 验证依赖树：`conda tree 包名` 3. 查看加载路径： ```python import numpy print(numpy.__file__) # 显示实际加载的库路径 ``` 4. 重建环境： ```bash conda env export > environment.yml # 备份 conda env remove -n env_name conda env create -f environment.yml ``` > **核心原则**：在conda环境内，**优先使用conda**，仅在包不可用或需要特定版本时才谨慎使用pip[^1][^2]。
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