在同一环境中使用 conda 和 pip install 是个坏主意吗？
Is that a bad idea to use conda and pip install on the same environment?
由于 conda install 和 pip install 在很多情况下做的事情本质上是一样的，什么是最好的选择？有没有人应该只坚持 pip install 的情况？对称的，是否存在只应坚持 conda install 的情况？有没有办法在单一环境中同时使用 conda 和 pip install 来打击一个人的脚？
如果这两种方法在本质上是相同的并且不相互矛盾，那么就没有理由只坚持其中一种而不坚持另一种。
确实取决于您的环境的复杂程度。
对一些简单的包使用 pip 应该不会产生任何问题。
使用更多的 pip 安装会引发“为什么不使用 pip venv 呢？”的问题。
如果您没有做任何重要的事情，您可以混合安装 pip 和 conda。
这里有一个详尽的解释为什么混合它们可能不是一个好主意：Using Pip in a Conda Environment。
不要在 conda 环境中混用 conda install 和 pip install。也许，决定一劳永逸地使用 conda 或 virtualenv+pip。以下是您如何决定哪一个最适合您：
- Conda 在 conda 环境中安装各种（不仅是 python）conda-adopted 包。如果您喜欢环境，它会让您的环境变得正确。
- Pip 在 Python 环境中安装 python 包（virtualenv 是其中之一）。它使您的 python 软件包安装正确。
使用 conda 的安全方法： 不要急于使用最新的东西并坚持使用可用的软件包，你会没事的。
使用 pip+virtualenv 的安全方法： 如果您发现依赖性问题或希望在打包后删除并清理 - 不要这样做。烧掉房子，放弃你的旧环境，创造一个新环境。一个命令行，2-5 分钟后，事情又会变得整洁。
Pip 是两者中最好的 安装Python 软件包的工具。由于 pip 包通常先出现，然后才被 conda 采用（由 conda 工作人员或贡献者）。有可能，在更新或安装 Python 的最新版本后，某些软件包只能通过 pip 获得。最新版本的包只能在 pip 中使用。并将 pip 和 conda 包混合在一起 can be a nightmare（至少如果你想利用 conda 的优势）。
Conda 在管理依赖项和复制环境方面是最好的。卸载软件包时，conda 可以自行清理并更好地控制冲突的依赖版本。此外，conda 可以导出环境配置，如果目前行星合适并且新机器没有太大差异，则可以在其他地方复制该环境。此外，conda 可以更好地控制环境，例如，可以在其中安装不同版本的 Python（virtualenv - 只有 Python 在系统中可用）。当您无法自由选择使用什么时，您总是可以 create a conda package。
一些相关事实：
- Conda 需要更多 space 和时间来设置
- 如果您没有系统管理员权限，Conda 可能会更好
- 当您没有系统时，Conda 会提供帮助Python
- virtualenv+pip 会让你摆脱对这些细节的了解
一些过时的观念：
- Conda 在过去（2012 年左右）曾经更适合新手开发人员。不再存在可用性差距
- Conda 与 Continuum Analytics 的链接过多。现在 Conda 本身是开源的，包 - 没那么多。
由于 conda install 和 pip install 在很多情况下做的事情本质上是一样的，什么是最好的选择？有没有人应该只坚持 pip install 的情况？对称的，是否存在只应坚持 conda install 的情况？有没有办法在单一环境中同时使用 conda 和 pip install 来打击一个人的脚？
如果这两种方法在本质上是相同的并且不相互矛盾，那么就没有理由只坚持其中一种而不坚持另一种。
确实取决于您的环境的复杂程度。
对一些简单的包使用 pip 应该不会产生任何问题。 使用更多的 pip 安装会引发“为什么不使用 pip venv 呢？”的问题。
如果您没有做任何重要的事情，您可以混合安装 pip 和 conda。
这里有一个详尽的解释为什么混合它们可能不是一个好主意：Using Pip in a Conda Environment。
不要在 conda 环境中混用 conda install 和 pip install。也许，决定一劳永逸地使用 conda 或 virtualenv+pip。以下是您如何决定哪一个最适合您：
- Conda 在 conda 环境中安装各种（不仅是 python）conda-adopted 包。如果您喜欢环境，它会让您的环境变得正确。
- Pip 在 Python 环境中安装 python 包（virtualenv 是其中之一）。它使您的 python 软件包安装正确。
使用 conda 的安全方法： 不要急于使用最新的东西并坚持使用可用的软件包，你会没事的。
使用 pip+virtualenv 的安全方法： 如果您发现依赖性问题或希望在打包后删除并清理 - 不要这样做。烧掉房子，放弃你的旧环境，创造一个新环境。一个命令行，2-5 分钟后，事情又会变得整洁。
Pip 是两者中最好的 安装Python 软件包的工具。由于 pip 包通常先出现，然后才被 conda 采用（由 conda 工作人员或贡献者）。有可能，在更新或安装 Python 的最新版本后，某些软件包只能通过 pip 获得。最新版本的包只能在 pip 中使用。并将 pip 和 conda 包混合在一起 can be a nightmare（至少如果你想利用 conda 的优势）。
Conda 在管理依赖项和复制环境方面是最好的。卸载软件包时，conda 可以自行清理并更好地控制冲突的依赖版本。此外，conda 可以导出环境配置，如果目前行星合适并且新机器没有太大差异，则可以在其他地方复制该环境。此外，conda 可以更好地控制环境，例如，可以在其中安装不同版本的 Python（virtualenv - 只有 Python 在系统中可用）。当您无法自由选择使用什么时，您总是可以 create a conda package。
一些相关事实：
- Conda 需要更多 space 和时间来设置
- 如果您没有系统管理员权限，Conda 可能会更好
- 当您没有系统时，Conda 会提供帮助Python
- virtualenv+pip 会让你摆脱对这些细节的了解
一些过时的观念：
- Conda 在过去（2012 年左右）曾经更适合新手开发人员。不再存在可用性差距
- Conda 与 Continuum Analytics 的链接过多。现在 Conda 本身是开源的，包 - 没那么多。