python&anconda系列：Ubuntu下python选择pip install还是conda install更加合适？

最新推荐文章于 2025-09-20 08:29:27 发布
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Ubuntu下python选择pip install还是conda install更加合适？



Ubuntu下python选择pip install还是conda install更加合适？

最近刚入门linux, 之前都是在win上用pycharm结合conda install来管理包，觉得也还很方便，但是也有很多人用pip。想请教一下ubuntu下更加推荐哪个？优缺点各有什么？(主要应用是tensorflow) 谢谢！



在这里插入图片描述

Conda和pip通常被认为几乎完全相同。虽然这两个工具的某些功能重叠，但它们设计用于不同的
目的。

Pip是Python Packaging Authority推荐的用于从Python Package Index安装包的工具。 Pip安装打包为wheels或源代码分发的Python软件。后者可能要求系统安装兼容的编译器和库。

Conda是跨平台的包和环

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pip 是 Python 的软件包安装程序（版本 3.4 和 2.7.9 之后， 它默认包含在 Python 二进制安装程序中），允许用户轻松安装和管理不属于标准 Python 库的附加库和依赖项。但是，如果你需要安装一个特定版本的python-package，或者安装一个只在PyPI上托管的软件包，或者有特殊安装需求，；需要注意的是，这里的 “包 ”一词是指要安装的软件包（即发行版的同义词）。在使用apt安装python时，需要sudo，但使用pip时，不需要使用sudo，可能会有不好的结果。
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conda：conda是Anaconda发行版中的一个包管理工具，可以管理Python包和非Python包。conda可以创建、管理和切换虚拟环境，可以管理不同版本的Python解释器和第三方库，并且自带包依赖性分析功能，可以避免版本冲突等问题。pip：pip是Python官方的包管理工具，主要用于管理Python包。如果您使用的是Python的官方发行版或其他发行版，可以使用pip来管理Python包。综上所述，conda和pip都有自己的优点和缺点，具体使用哪个工具取决于您的需求和场景。
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Ubuntu 24.04和Anaconda环境中运行FastAPI代码的问题。首先，我要回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。用户提到了安装CUDA和PyTorch，以及创建虚拟环境的过程。引用[3]中提到了使用conda创建虚拟环境并安装依赖，这可能对设置FastAPI环境有帮助。 首先，用户的核心问题是如何在特定的Ubuntu和Anaconda环境中运行FastAPI。根据我的知识，FastAPI是一个Python框架，所以需要确保Python环境正确设置。用户可能已经安装了Anaconda，但需要创建独立的虚拟环境来管理依赖。 接下来，我需要考虑步骤。通常，使用Anaconda运行FastAPI的步骤包括：创建虚拟环境、激活环境、安装FastAPI和相关依赖（如uvicorn）、编写代码、运行应用。可能还需要处理端口开放或者生产服务器的设置，但用户可能只需要基础步骤。 引用[1]和[4]提到在Anaconda的envs目录下创建虚拟环境，比如yolo9，并安装PyTorch。虽然用户的问题是关于FastAPI，但创建虚拟环境的方法是通用的。所以，第一步应该是使用conda创建新环境，比如conda create -n fastapi_env python=3.10.6，然后激活环境。 然后，安装FastAPI和uvicorn，这可以通过pip完成。用户可能需要将依赖写入requirements.txt，或者直接使用pip install fastapi uvicorn。此外，如果用户需要其他库，比如pytorch，可能需要参考引用[4]中的conda命令，但这里可能不需要。 用户的问题还可能涉及如何测试FastAPI应用，比如编写一个简单的示例代码，并运行uvicorn服务器。需要确保代码正确，比如定义app实例和路由。同时，可能需要处理端口和主机设置，特别是如果应用运行在云服务器上，可能需要允许外部访问，如使用--host 0.0.0.0。 另外，用户可能遇到的常见问题包括环境未正确激活、依赖冲突、端口被阻止等。需要提醒用户检查环境是否激活，使用conda activate fastapi_env，并确保安装的包版本兼容。 还要注意，引用[2]提到conda create时的问题，可能需要先创建环境再安装Python版本。如果用户遇到类似问题，可能需要建议他们按照正确的顺序操作，或者检查conda的版本和源是否配置正确。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能的后续问题，比如如何部署到生产环境、性能优化、结合数据库使用等，或者如何处理HTTPS和中间件。这些可以作为相关问题列出，帮助用户进一步探索。</think>### 分步指南：在 Ubuntu 24.04 和 Anaconda 环境中运行 FastAPI #### 一、创建虚拟环境 1. 创建名为`fastapi_env`的虚拟环境（推荐Python 3.10+版本）： ```bash conda create -n fastapi_env python=3.10.6 # 引用[3]的创建方式 conda activate fastapi_env ``` #### 二、安装依赖包 2. 安装FastAPI核心组件： ```bash pip install fastapi uvicorn[standard] # 如需数据库支持可添加：pip install sqlalchemy pymysql ``` #### 三、编写示例代码 3. 创建`main.py`文件： ```python from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"message": "FastAPI在conda环境中运行成功！"} ``` #### 四、启动服务 4. 运行开发服务器（允许外部访问）： ```bash uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` > 注意：`--reload`参数仅用于开发环境[^3] #### 五、验证访问 5. 浏览器访问： ```http http://localhost:8000 或 http://服务器IP:8000 ``` ### 环境管理技巧 - 导出环境配置： ```bash conda env export > environment.yml ``` - 恢复环境： ```bash conda env create -f environment.yml ```
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