本篇內容介紹了“python中pip install和conda install的區別是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！
大部分情況下沒什么區別?；旧?，我更喜歡用pip，因為國內用pip網速比conda快哈哈，即便是用了國內源的情況下。
正式一點地說，pip和conda功能相似，但仍然有一些區別，conda官方就有文章專門說這個：https://www.anaconda.com/blog/understanding-conda-and-pip
pip是用來安裝python包的，安裝的是python wheel或者源代碼的包。從源碼安裝的時候需要有編譯器的支持，pip也不會去支持python語言之外的依賴項。
conda是用來安裝conda package，雖然大部分conda包是python的，但它支持了不少非python語言寫的依賴項，比如mkl cuda這種c c++寫的包。然后，conda安裝的都是編譯好的二進制包，不需要你自己編譯。所以，pip有時候系統環境沒有某個編譯器可能會失敗，conda不會。這導致了conda裝東西的體積一般比較大，尤其是mkl這種，動不動幾百兆甚至一G多。
然后，conda功能其實比pip更多。pip幾乎就是個安裝包的軟件，conda是個環境管理的工具。conda自己可以用來創建環境，pip不能，需要依賴virtualenv之類的。意味著你能用conda安裝python解釋器，pip不行。這一點我覺得是conda很有優勢的地方，用conda env可以很輕松地管理很多個版本的python，pip不行。
然后是一些可能不太容易察覺的地方。conda和pip對于環境依賴的處理不同，總體來講，conda比pip更加嚴格，conda會檢查當前環境下所有包之間的依賴關系，pip可能對之前安裝的包就不管了。這樣做的話，conda基本上安上了就能保證工作，pip有時候可能裝上了也不work。不過我個人感覺這個影響不大，畢竟主流包的支持都挺不錯的，很少遇到broken的情況。這個區別也導致了安裝的時候conda算依賴項的時間比pip多很多，而且重新安裝的包也會更多（會選擇更新舊包的版本）。
最后，pip的包跟conda不完全重疊，有些包只能通過其中一個裝。
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