conda安装和pip安装的区别

ps：仅记录个人学习经验（搬运+自己整理），如有错误还请指教！ 参考来源： http://bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/pages/conda.html https://www.zhihu.com/question/323484250?sort=created https://www.zhihu.com/question/377375422/answer/1324273808 https://www.cnblogs.com/zhangxingcomeon/p/13801554.html

conda 是anaconda提供的包&环境管理器，不只是python包管理器【与pip安装区分】，也可以用来管理C或C++库等。 不过anaconda本身只提供部分包，远没有pip提供的包多，有时conda无法安装我们需要的包，我们需要用pip将其装到conda环境里。

conda 环境管理器 允许用户创建多个隔离环境，注意这里的环境与module环境管理不同，这里的conda更多用于管理 不同版本的 python 的不同版本的库 ：env1,env2,…, 允许其中每个 env[1-n]中的 numpy、scipy、torch、tensorflow…版本互不相同， 只需要环境内部保证版本依赖性兼容即可。 例如：A，B 两个库都依赖 C， 但 A 要求 C 的版本不能超过1.0，B 要求 C 的版本超过1.1，这时用户可以按照如下方式设置环境： env0: A + C-v1.0 + 其他常用库 env1: B + C-v1.1 + 其他常用库 当用户需要使用 A 时切换到环境 env0，想使用 B 时切换到环境 env1。

安装位置：（此处本人没弄清楚，仅搬运） conda install xxx，不管在什么环境下载的包，都统一放在一个目录里面：D:\Anaconda3\pkgs\包名

安装结果： conda install 除了安装需要安装的包本身，还会自动安装所需包的依赖。

pip是一个 Python 包安装与管理工具 ，提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

安装位置：（此处本人没弄清楚，仅搬运） pip install xxx，在特定环境里使用pip，下载的包会存在特定环境的目录里面，例如: D:\Anaconda3\envs\虚拟环境名\Lib\site-packages\包名

通常情况下，pip不像conda一样，它不知道环境，我们首先要确保我们用的是本环境的pip，这样 pip install 时，包才会创建到本环境中，不然包会创建到base环境，供各个不同的其他conda环境共享，此时可能会产生版本冲突问题（不同环境中可能对同一个包的版本要求不同）。

安装结果： pip install 只是安装你需要安装的那个包本身。

例如：安装 tensorflow-gpu ① 用 pip 安装的话，只会安装 tensorflow-gpu 这个包，它的依赖（比如 cuda）需要手动安装，而且版本配置不对的话，可能导致 tensorflow-gpu 无法使用； ② 用 conda 安装的话，除了安装 tensorflow-gpu 这个包，它会自动检测这个包所需的依赖，如果没有，会自动安装一遍。

用大白话总结一下，我个人的理解是这样的： pip 的功能 conda 基本都涵盖了（python中有些包anaconda没有提供就用pip安装），除此之外 conda 还可以用来管理 C，C++ 库等，然后conda还有环境管理的作用。 关于安装的结果，pip 是指定安装哪个依赖包就安装哪个依赖包，绝不多干活；而 conda 是属于那种会来事的，让你安装哪个依赖包它会去完成，但是这个包依赖的其他的包它也会主动去安装。 关于安装位置， 其实里面相关的内容本人还没有完全弄明白，比如conda安装和pip安装的路径，conda环境下pip和conda安装的区别，pip和conda是全局安装还是局部安装。之后整明白后想起来再来更新。