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Python中pip和conda的爱恨情仇

在使用pip和conda时,是否也有过以下的疑惑???

目前只总结了以下常见的几种混淆,如有学者还有其它疑惑,欢迎留言讨论,我会解答更新,帮助自己理清的同时,也帮助其他同样困惑的学者,谢谢!

目录

  • pip与conda的联系与区别
    • 联系
    • 区别
  • 什么时候用pip,什么时候用conda
    • 优先考虑使用 pip
    • 优先考虑使用 conda
  • pip install 和conda install的区别
    • 来源不同
    • 依赖管理差异
    • 环境管理差异
    • 包来源不同
    • 系统环境要求
  • 同一虚拟环境下,pip list和conda list显示不一样

pip与conda的联系与区别

pip 更轻量简单,conda 更全面强大。

pip 和 conda 都是 Python 的包管理工具,它们有联系也有区别:

联系

  • 都可以用来安装、卸载和管理 Python 包。
  • 都可以连接 PyPI 来安装 Python 包。conda 还可以连接 Anaconda cloud。
  • 都可以导出当前环境的包信息。
  • 都可以创建 Python 虚拟环境。

区别

  • pip 是 Python 内置的,conda 属于 Anaconda/Miniconda 发行版。
  • pip 只能管理 Python 包,conda 可以跨语言管理 Python、R 等语言的包。
  • pip 不能直接管理不同的 Python 环境,conda 可以轻松管理多个环境。
  • pip 依赖 Python,conda 可以单独存在。
  • pip 安装源仅从 PyPI 获取,conda 可以从 Anaconda cloud 获取。
  • pip 管理虚拟环境需要 virtualenv,conda 自带环境管理。
  • pip 的组件更单一,conda 集成了包管理、环境管理等功能。

什么时候用pip,什么时候用conda

综合考虑项目需求,两者可以搭配使用,发挥各自的优势。

优先考虑使用 pip

  • 当只需要安装 Python 包时。pip 更专注于 Python 包管理。
  • 当系统中没有安装 Anaconda/Miniconda 时。pip 是 Python 的内置包管理工具。
  • 当需要使用 Python 虚拟环境时。pip + virtualenv 可以方便管理虚拟环境。
  • 当需要安装一些仅提供 wheel 文件的第三方库时。pip 对 wheel 文件支持更好。
  • 当需要轻量级的包管理工具,或者对环境依赖不敏感时。pip 更轻量简单。

优先考虑使用 conda

  • 当需要安装语言间依赖时,如 Python 和 R 包。conda 支持多语言包管理。
  • 当需要跨操作系统移植环境时。conda 可以导出互通的环境配置。
  • 当需要管理多个独立的 Python 环境时。conda 环境管理更便捷。
  • 当需要避免环境依赖问题时。conda 对包依赖解析更全面。
  • 当需要对系统级别的组件进行管理时。conda 可以安装一些系统级组件。
  • 当需要使用 Anaconda 发行版中的其他功能时。conda 提供更全面的功能。

pip install 和conda install的区别

来源不同

  • pip 是 Python 的默认包管理工具,与 Python 捆绑在一起。
  • conda 是 Anaconda/Miniconda 发行版特有的包管理工具。

依赖管理差异

  • pip 只能管理 Python 包的依赖。
  • conda 可以跨语言管理 Python、R 等各种语言的包依赖。

环境管理差异

  • pip 不能直接管理不同的 Python 环境。
  • conda 可以方便管理多个独立的 Python 环境。

包来源不同

  • pip 安装包默认都来自 Python Package Index (PyPI)。
  • conda 安装包可以来自 Anaconda 自己的仓库,也可以来自 PyPI。

系统环境要求

  • pip 对系统环境要求较低。
  • conda 对系统环境有一定要求,需要预装 Miniconda/Anaconda。

同一虚拟环境下,pip list和conda list显示不一样

pip 和 conda 各有自己的包管理逻辑,所以在同一个环境下,从相同渠道安装同样的包,也可能因为各自的算法和规范不同,导致最后的安装包不一样。

  1. pip 和 conda 默认使用不同的包仓库。pip 默认只访问 PyPI 上面的 Python 包,而 conda 默认同时访问 Anaconda仓库和 PyPI。

  2. 即使安装相同的包,由于 pip 和 conda 的依赖解析算法不同,安装的依赖包可能也不太一样。这会导致它们最后安装的组件不同。

  3. 对于一些跨语言的包,如 R 语言包,conda 可以识别安装,但 pip 识别不了这些非 Python 包。

  4. 一些只提供 wheel 格式文件的 Python 包,pip 可以直接安装,但 conda 可能需要从源代码编译安装。

  5. pip 和 conda 的包版本探测算法不同,可能导致对同一个包安装不同版本。

  6. 在虚拟环境创建时,conda 会默认预装一些其认为重要的包,但 pip 不会。

  7. pip 和 conda 的包名规范有少许差异,这也可能导致某些包METADATA信息不一致。

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