pip 和 conda 有什么区别？

Question

我知道 pip 是python包的包管理器。但是，我在 IPython 的网站上看到安装使用 conda 来安装 IPython。

我可以使用 pip 来安装IPython吗？当我已经拥有 pip 时，为什么还要使用 conda 作为另一个 python 包管理器？

pip 和 conda 有什么区别？

原文由 lazywei 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

引用 康达博客：

涉足python世界这么久，我们都知道pip、easy_install、virtualenv，但是这些工具并不能满足我们所有的具体要求。主要问题是他们专注于 Python，忽略了非 Python 库依赖，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-包目录。

因此，Conda 是一个打包工具和安装程序，旨在做的不仅仅是 pip 所做的；处理 Python 包 之外 的库依赖关系以及 Python 包本身。 Conda 还创建了一个虚拟环境，就像 virtualenv 一样。

因此，或许应该将 Conda 与 Buildout 进行比较，Buildout 是另一种可以同时处理 Python 和非 Python 安装任务的工具。

因为 Conda 引入了一种新的打包格式，所以不能将 pip 和 Conda 互换使用； pip 无法安装Conda包格式。您可以并排使用这两个工具（通过安装 pip 和 conda install pip ），但它们也不能互操作。

自从写下这个答案后，Anaconda 发布了一个 关于 理解 Conda 和 Pip 的新页面，这也与此相呼应：

这突出了 conda 和 pip 之间的关键区别。 Pip 安装 Python 包，而 conda 安装可能包含以任何语言编写的软件的包。例如，在使用 pip 之前，必须通过系统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 包和 Python 解释器。

并进一步

有时需要一个包，它不能作为 conda 包提供，但可以在 PyPI 上使用，并且可以使用 pip 安装。在这些情况下，尝试同时使用 conda 和 pip 是有意义的。

原文由 Martijn Pieters 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

免责声明：这个答案描述的是十年前的状态，那时 pip 不支持二进制包。 Conda 是专门为更好地支持构建和分发二进制包而创建的，特别是具有 C 扩展的数据科学库。作为参考，pip 仅获得了对带轮子的便携式二进制包（2013 年的 pip 1.4）和 manylinux1 规范（2016 年 3 月的 pip 8.1）的广泛支持。有关更多历史记录，请参阅 最近的答案。

这是一个简短的摘要：

点

• 仅限 Python 包。
• 从源代码编译所有内容。 编辑：pip 现在安装二进制轮子（如果可用）。
• 受到核心 Python 社区的祝福（即 Python 3.4+ 包括自动引导 pip 的代码）。

康达

• Python不可知论者。现有包的主要焦点是 Python，实际上 Conda 本身是用 Python 编写的，但您也可以为 C 库或 R 包或任何东西提供 Conda 包。
• 安装二进制文件。有一个名为 conda build 的工具从源代码构建包，但是 conda install 本身从已经构建的 Conda 包中安装东西。
• 外部的。 conda 是一个环境和包管理器。它包含在 Continuum Analytics（现在称为 Anaconda, Inc.）提供的 Anaconda Python 发行版中。

conda 是一个用 Python 编写的环境管理器，与语言无关。 conda 环境管理功能涵盖了 venv、virtualenv、pipenv、pyenv 和其他特定于 Python 的包管理器提供的功能。您可以通过 pip 安装在现有 Python 安装中使用 conda（尽管不推荐这样做，除非您有充分的理由使用现有安装）。截至 2022 年，conda 和 pip 并未完全了解虚拟环境中的彼此包管理活动，它们也无法与 Python 包管理互操作。

在这两种情况下：

• 用 Python 编写
• 开源（conda是BSD，pip是MIT）
• 警告：虽然 conda 本身是开源的，但包存储库由 Anaconda Inc 托管，并且对商业使用有限制。

conda 的前两个要点确实使它在许多包中优于 pip。由于 pip 从源代码安装，如果您无法编译源代码，用它安装东西可能会很痛苦（这在 Windows 上尤其如此，但如果软件包有一些困难的 C 或 FORTRAN 库，在 Linux 上什至是这样依赖）。 conda 从二进制安装，这意味着有人（例如，Continuum）已经完成了编译包的艰苦工作，因此安装很容易。

如果您有兴趣构建自己的包，也有一些差异。例如，pip 建立在 setuptools 之上，而 conda 使用自己的格式，这有一些优势（比如静态的，而且与 Python 无关）。

原文由 asmeurer 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议