pip和conda有什么区别？

我知道pip是python软件包的软件包管理器。但是，我看到IPython网站conda上的安装用于安装IPython。

我可以pip用来安装IPython吗？conda我已经拥有了为什么还要用作另一个python软件包管理器pip？

pip和之间有什么区别conda？

引用来自Conda博客：

参与python世界已经很长时间了，我们都知道pip，easy_install和virtualenv，但是这些工具不能满足我们所有的特定要求。主要问题是它们专注于Python，而忽略了非Python库依赖项，例如HDF5，MKL，LLVM等，它们的源代码中没有setup.py，也没有将文件安装到Python的站点中-packages目录。

因此，Conda是一种包装工具和安装程序，旨在做更多的事情pip。处理Python包之外的库依赖关系以及Python包本身。Conda也像创建虚拟环境一样virtualenv。

因此，也许应该将Conda与Buildout进行比较，后者是另一个可以让您处理Python和非Python安装任务的工具。

由于Conda引入了新的包装格式，因此您不能pip与Conda互换使用。 pip无法安装Conda软件包格式。您可以使用并排的两个工具侧（通过安装pip带conda install pip），但他们不具备互操作性无论是。

自编写此答案以来，Anaconda 在理解Conda和Pip上发布了新页面，该页面也与此相呼应：

这凸显了conda和pip之间的关键区别。Pip安装Python软件包，而conda安装软件包，其中可能包含以任何语言编写的软件。例如，在使用pip之前，必须通过系统软件包管理器或下载并运行安装程序来安装Python解释器。另一方面，Conda可以直接安装Python软件包以及Python解释器。

并进一步

有时需要一个软件包，该软件包不是conda软件包，但在PyPI上可用，可以与pip一起安装。在这些情况下，尝试同时使用conda和pip是有意义的。

这是一个简短的摘要：

点子

• 仅Python软件包。
• 从源代码编译所有内容。编辑：pip现在会安装二进制车轮（如果可用）。
• 受核心Python社区的祝福（即Python 3.4+包含自动引导pip的代码）。

康达

• 不可知的Python。现有软件包的主要焦点是用于Python，的确Conda本身是用Python编写的，但是您也可以拥有用于C库，R软件包或其他任何东西的Conda软件包。
• 安装二进制文件。有一个名为的工具conda build可以从源代码构建软件包，但conda install它本身可以从已构建的Conda软件包安装东西。
• 外部。Conda是Anaconda的软件包管理器，它是Continuum Analytics提供的Python发行版，但也可以在Anaconda之外使用。您可以通过pip安装将其与现有的Python安装配合使用（尽管除非您有充分的理由使用现有的安装，否则不建议这样做）。

在两种情况下：

• 用Python编写
• 开源（Conda是BSD，pip是MIT）

实际上，Conda的前两个要点是使许多包装优于点子的原因。由于pip是从源代码安装的，因此如果您无法编译源代码，则可能会很麻烦地安装东西（在Windows上尤其如此，但在Linux上，如果软件包中包含一些困难的C或FORTRAN库，甚至可能也是这样。依赖项）。Conda从二进制安装，这意味着某人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装很容易。

如果您对构建自己的软件包感兴趣，也有一些区别。例如，pip是建立在setuptools之上的，而Conda使用自己的格式，这种格式具有一些优点（例如，静态的，Python不可知的）。

其他答案对这些细节给出了合理的描述，但我想强调一些高级要点。

pip是一个软件包管理器，可简化python软件包的安装，升级和卸载。它还适用于虚拟python环境。

conda是任何软件（安装，升级和卸载）的软件包管理器。它还适用于虚拟系统环境。

conda设计的目标之一是促进用户所需的整个软件堆栈的软件包管理，其中一个或多个python版本可能只是其中的一小部分。这包括低级库（例如线性代数），编译器（例如Windows上的mingw），编辑器，版本控制工具（例如Hg和Git）或其他需要分发和管理的内容。

对于版本管理，pip允许您在多个python环境之间切换和管理。

Conda允许您在多个通用环境之间进行切换和管理，在多个通用环境中，其他多个版本的版本号可能会有所不同，例如C库，编译器，测试套件或数据库引擎等。

Conda不是以Windows为中心的，但是在Windows上，当需要安装和管理需要编译的复杂科学软件包时，它是目前可用的高级解决方案。

当我想到尝试通过Windows上的pip编译许多这些软件包或pip install在需要编译时调试失败的会话时浪费了多少时间时，我想哭。

最后，Continuum Analytics还托管（免费）binstar.org（现在称为anaconda.org），以允许常规软件包开发人员创建自己的自定义（内置！）软件堆栈，包用户可以conda install从中使用它们。

不要再让您感到困惑了，但是您也可以在conda环境中使用pip，这可以验证上面的一般管理员和python特定管理员的评论。

conda install -n testenv pip
source activate testenv
pip <pip command>

您还可以将pip添加到任何环境的默认程序包中，因此每次都会显示pip，因此您不必遵循上述代码段。

引用康达在Continuum网站上发表的关于数据科学的文章：

康达vs点

Python程序员可能很熟悉pip从PyPI下载软件包并管理他们的要求。尽管conda和pip都是程序包管理器，但它们却大不相同：

• Pip是特定于Python软件包的，而conda是与语言无关的，这意味着我们可以使用conda管理任何语言的软件包。
• Conda本机创建与语言无关的环境，而pip依靠virtualenv仅管理Python环境尽管建议始终使用conda软件包，但conda也包含pip，因此您不必在这两者之间进行选择。例如，要安装没有conda软件包但可通过pip获得的python软件包，请运行，例如：

conda install pip
pip install gensim

引用《Conda：神话与误解》（全面描述）：

...

误解3：Conda和Pip是直接竞争对手

现实：Conda和pip服务于不同的目的，仅直接竞争一小部分任务：即在隔离的环境中安装Python软件包。

皮普，代表P IP 我 nstalls P ackages，是Python的官方认可的包管理器，并且是最常用的在其上安装Python包索引（PyPI中）发布的数据包。pip和PyPI均受Python Packaging Authority（PyPA）管辖和支持。

简而言之，pip是Python软件包的通用管理器。conda是与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户而言，最明显的区别可能是：pip在任何环境中安装python软件包；conda在conda环境中安装任何软件包。如果您要做的只是在隔离的环境中安装Python软件包，则conda和pip + virtualenv通常是可互换的，从而在依赖项处理和软件包可用性方面取得了一些差异。隔离环境是指conda-env或virtualenv，您可以在其中安装软件包而无需修改系统Python安装。

即使抛开神话＃2，如果我们只关注Python软件包的安装，conda和pip也可以为不同的受众和不同的目的服务。例如，如果要管理现有系统Python安装中的Python软件包，conda不能为您提供帮助：根据设计，它只能在conda环境中安装软件包。例如，如果您想使用许多依赖于外部依赖关系的Python包（NumPy，SciPy和Matplotlib是常见的示例），而以有意义的方式跟踪这些依赖关系时，pip并不能帮助您：通过设计，它仅管理Python软件包。

Conda和pip不是竞争对手，而是针对不同用户群和使用方式的工具。

对于WINDOWS用户

最近，“标准”包装工具的状况正在改善：

• 截至9月，在pypi本身上，有48％的车轮包装。2015年11月11日（高于2015年5月的38％和2014年9月的24％），

• 现在，最新的python 2.7.9支持开箱即用的wheel格式，

“标准” +“调整”包装工具的状况也在改善：

• 您可以在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs上找到几乎所有关于转轮格式的科学软件包，

• mingwpy项目可能有一天为Windows用户带来一个“编译”包，允许在需要时从源代码安装所有内容。

“康达”包装对于所服务的市场而言仍然更好，并强调了“标准” 应该改进的地方。

（同样，在标准车轮系统和conda系统中，或者在扩展方面，依赖规范的多方面努力不是很Python，如果所有这些打包的“核心”技术都可以通过某种PEP收敛，那就太好了）

pip 是包裹经理。

conda 既是包管理器又是环境管理器。

详情：

参考文献

• 了解Conda和Pip

我可以使用pip安装iPython吗？

当然，两者（第一种方法在页面上）

pip install ipython

和（第三种方法，第二种是conda）

您可以从GitHub或PyPI手动下载IPython。要安装这些版本之一，请解压缩它并使用终端从顶级源目录运行以下命令：

pip install .

是官方推荐的安装方法。

当我已经有了pip时，为什么还要使用conda作为另一个python软件包管理器？

如这里所说：

如果您需要一个特定的软件包，也许仅用于一个项目，或者需要与其他人共享该项目，那么conda似乎更合适。

康达（YMMV）超过点

• 使用非Python工具的项目
• 与同事分享
• 在版本之间切换
• 在具有不同库版本的项目之间切换

pip和conda有什么区别？

其他所有人对此都有广泛的回答。

pip 仅适用于Python

conda仅适用于Anaconda +其他科学软件包，例如R依赖等。并非每个人都需要Python附带的Anaconda。Anaconda主要适合那些进行机器学习/深度学习等的人。Casual Python开发人员不会在他的笔记本电脑上运行Anaconda。

我可能已经发现了另一小的区别。我在python环境下/usr而不是在/home任何环境下。为了安装它，我将不得不使用sudo install pip。对我来说，不想要的副作用sudo install pip是比被广泛报道的其他地方略有不同：这样做之后，我还得跑python与sudo以进口任何的sudo-installed包。我放弃了这一点，最终发现我可以sudo conda将软件包安装到一个环境中/usr，然后在该环境下可以正常导入而不需要sudo获得许可python。我什sudo conda至习惯于修复损坏的东西，pip而不是使用sudo pip uninstall pipor sudo pip --upgrade install pip。