Anaconda与conda、pip与conda的区别
在下载Package的时候，到底是要用pip还是conda？它俩到底是什么关系，有什么区别？
本文就将分析一下，Anaconda与conda、pip与conda的区别。
Conda发行于2012年，是一个开源的、跨平台的包和环境管理工具。
一、Conda和Anaconda的区别
尽管Conda被打包在了Anaconda中，这两个是有着不同目标的不同事物。
Conda和Anaconda经常会被混淆，可能是因为Conda被紧密地打包进了Anaconda和Miniconda中。
Anaconda是一个软件发行版。软件发行版是一个预先建立和配置好的packages的集合，可以被安装在操作系统上，并被使用。Anaconda是由Anaconda公司开发的，一个包含PyData生态中的核心软件的完全发行版，它包含了Python本身和数百个第三方开源项目的二进制文件，例如conda、numpy、scipy、ipython等。
Miniconda也是一个软件发行版。Miniconda本质上是一个用来安装空的conda环境的安装器，它仅包含Conda和Conda的依赖，而不包含上一段中列举的包。所以我们可以从零开始，安装我们需要的东西。当然，我们也可以通过conda intall anaconda来将anaconda安装到其中。
Conda是一个包和环境管理工具。包管理工具是一个用来自动化安装、升级、删除packages的工具。由于Conda拥有“conda install“、”conda update“、”conda remove“等子命令，它完全符合包管理工具的定义。
注意：如果你愿意，我们可以完全独立地、在没有Anaconda和Miniconda的情况下安装Conda。
二、Conda和Pip的区别
Conda是一个与语言无关的跨平台包和环境管理器。虽然conda发源于Python的PyData社区，但是它不仅适用于管理Python包，而且还是一个通用的包管理工具。用conda可以创建、管理任何类型的、用任何语言写的包和依赖。它很像一个跨平台版本的apt或者yum。
Conda只能在conda环境中安装包，但是可以安装各种语言、各种类型的包。
所以说，如果我们希望在一个已有的系统Python环境中安装Python包，conda是帮不了我们的，因为它只能在conda环境中安装包。
Pip是Python包的通用管理器。pip的全称是Pip Install Packages，它是一个Python官方认证的包管理工具。它只能管理python包，通常用于安装发布在Python Package Index（PyPI）上面的包。Pip和PyPI均由Python Packaging Authority（PyPA）管理和支持。
Pip可以在任何环境中安装包，但是只能安装Python包。
所以说，如果我们需要用到很多依赖于外部dependencies的Python包（例如NumPy、SciPy和Matplotlib），或者如果我们想要跟踪这些包的外部依赖，那么pip是帮不了我们的，因为它只能管理Python包。
如果我们要做的仅仅是在相互独立的环境中安装Python包，那么conda的作用和pip+virtualenv的作用几乎是一样的。其中“相互独立的环境”指的是conda环境或者是virtualenv，在这样的环境中，我们可以在不修改系统Python安装的前提下安装各种包。
下面是conda和pip的特性对比：
| conda | pip | |
|---|---|---|
| 管理 | 二进制 | wheel或源码 |
| 需要编译器 | No | Yes |
| 语言 | Any | Python |
| 虚拟环境 | 支持 | 通过virtualenv或venv等支持 |
| 依赖性检查 | Yes | 屏幕提示用户选择 |
| 包来源 | Anaconda repo和Cloud | PyPI |
三、Conda和pip+virtualenv的区别
前面说到，如果我们要做的仅仅是在相互独立的环境中安装Python包，那么conda的作用和pip+virtualenv的作用几乎是一样的。
但是两者仍然有一些区别。
首先，在conda环境下，我们可以管理不同版本的Python，包括安装和升级Python本身。但是virtualenvs必须基于一个已经存在的、有外部管理的Python可执行文件。virtualenv能实现的只是不同环境下的python包互相独立，但是不同环境下用的python是同一个版本。
其次，conda可以跟踪非Python的依赖，例如无缝地管理依赖关系，或者是基本工具(如LAPACK或OpenSSL)的并行版本。
再次，conda环境是放在一个可执行路径中的真正独立的环境。virtualenv的环境是建立于符号链接（symlinks）的环境，这种环境打破了virtualenv的独立性，有时候对于非python的dependencies来说是很脆弱的。
最后，我们可以运行conda install pip，然后我们就可以在conda环境中用pip install来安装python包了。不过，我们最好不要再virtualenv里面装conda，否课可能出现一些奇怪的问题。
四、Conda与Anaconda公司的关系
Conda与Anaconda公司没有依赖或者是捆绑的关系。它是100%开源的，它被托管在GitHub上，使用BSD-License。但是，conda的默认channel不是完全开源的，大概还有几十个包没有开源。
Anaconda公司的一个重要服务是对于build artifacts提供免费的托管服务，不过如果对于Anaconda未来会收费有担心，我们也不是一定要用Anaconda的托管服务。
目前有一个2016年发起的、由社区赞助、由社区主导的工作，即Conda-Forge。它使得conda的打包和分发完全开源。所有的包被托管再Github上，同时使用免费的CI工具（例如Mac上的Travis CI，Windows上的AppVeyor，Linux上的CircleCI）来自动创建二进制文件。每一个包的所有的metadata储存再Github仓库上，并且包的升级通过merge GitHub的pull request来完成。
Conda-Forge也会把它的包发布到https://anaconda.org/上。
值得一提的是，conda包是由营利性公司Anaconda公司托管的。同样的，Python Package Index是由营利性公司Packspace公司托管的。
标签：Python,环境,Conda,Anaconda,pip,conda From： https://www.cnblogs.com/cancode/p/17140263.html