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pip 与conda指令

时间: 2025-02-25 07:42:55 浏览: 51

### 比较 `pip` 和 `conda` 命令 #### 安装源的不同 `pip` 主要从 Python Package Index (PyPI) 获取软件包，而 `conda` 则可以从多个渠道获取软件包，默认是从 Anaconda 的仓库中下载。这使得 conda 不仅限于 Python 软件包，还可以处理其他语言的库文件[^1]。 #### 依赖管理方式 `conda` 提供了一个更全面的解决方案，在创建新环境时会自动解析并解决所有必要的依赖项；相比之下，虽然 `pip` 已经有了很大的进步，但在复杂环境下仍可能遇到版本冲突等问题[^3]。 #### 环境隔离机制借助虚拟环境功能，两个工具都能实现良好的项目间隔离效果。不过值得注意的是，`conda env create` 或者简单的 `conda create --name myenv python=3.x` 创建出来的环境不仅包含了 Python 解释器本身及其标准库，还预配置了一些常用的数据科学相关组件。对于纯 Python 开发来说，如果不需要额外的功能，则可以直接利用 `venv` 加上 `pip` 来构建轻量级的工作区[^2]。 #### 支持的平台范围尽管二者都跨平台运行良好，但是由于 `conda` 对二进制分发的支持更好，所以在 Windows 上表现尤为出色——特别是当涉及到编译难度较高的 C/C++ 扩展模块时。 ```bash # 使用 pip 安装 Django 特定版本 pip install django==3.2 # 使用 conda 安装相同版本的 Django conda install -c anaconda django=3.2 ``` #### 场景适用性建议 - 如果只需要安装纯粹基于 Python 编写的第三方库，并且希望保持最小化系统占用率的话，那么推荐优先考虑 `pip`； - 当面临多语言混合编程的需求或是面对那些难以自行编译安装的大型科学计算类库的时候，则更适合采用 `conda` 进行操作。

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