python - 安装 Python 包时选择 pip 与 conda 的具体原因

Question

我使用 miniconda 作为我的默认 python 安装。关于何时使用 conda 与 pip 安装某些东西，当前(2019 年)的智慧是什么？

我通常的行为是使用 pip 安装所有东西，并且只有在无法通过 pip 获得软件包或 pip 版本无法正常工作时才使用 conda。

总是偏爱 conda install 有好处吗？混合使用这两个安装程序是否存在问题？我应该考虑哪些因素？

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客观性:这不是一个基于意见的问题!我的问题是，当我可以选择使用 pip 或 conda 安装 python 包时，我该如何做出明智的决定？不是“告诉我哪个更好，而是”为什么我会用一个而不是另一个，来回摆动会导致问题/效率低下吗？

Answer 1

我发现我首先使用 conda 只是因为它会安装二进制文件，而不是如果软件包不存在则尝试 pip。例如，在 conda 中安装 psycopg2 比在 pip 中安装要容易得多。

https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/

Pip 是 Pip Installs Packages 的缩写，是 Python 官方认可的包管理器，最常用于安装在 Python 包索引 (PyPI) 上发布的包。 pip 和 PyPI 均受 Python 打包管理局 (PyPA) 管理和支持。

简而言之，pip 是 Python 包的通用管理器； conda 是一种与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户来说，最显着的区别可能是:pip 在任何环境中安装 python 包； conda 在 conda 环境中安装任何包。如果您所做的只是在隔离环境中安装 Python 包，那么 conda 和 pip+virtualenv 大部分是可以互换的，只是在依赖处理和包可用性方面存在一些差异。我所说的隔离环境是指 conda-env 或 virtualenv，您可以在其中安装包而无需修改系统 Python 安装。

如果我们只关注 Python 包的安装，conda 和 pip 服务于不同的受众和不同的目的。例如，如果您想在现有系统 Python 安装中管理 Python 包，conda 无法帮助您:按照设计，它只能在 conda 环境中安装包。例如，如果您想使用许多依赖外部依赖项的 Python 包(NumPy、SciPy 和 Matplotlib 是常见示例)，同时以有意义的方式跟踪这些依赖项，pip 无法帮助您:从设计上讲，它管理 Python 包，并且只管理 Python 包。

Conda 和 pip 不是竞争对手，而是针对不同用户群体和使用模式的工具。