Pip install和Conda install的使用

版本一

conda install xxx：这种方式安装的库都会放在/Users/orion-orion/miniforge3/pkgs目录下。我们在我们的虚拟环境中要用到或下载时先到该路径下去找，若有则直接将其复制到我们的虚拟环境中包得存放位置: ~/site-packages/。若没有，则先下载到/anoconda3/pkgs，在复制到虚拟环境包的路径下。

pip install xxx：这是就要两种情况，一种情况就是此时使用的是conda中安装的python，那么xxx会被安装到/Users/orion-orion/miniforge3/lib/python3.9/site-packages文件夹中；如果当前用的是系统的python，那么xxx会通常会被安装到/Users/orion-orion/.local/lib/python3.9/site-packages文件夹中

版本二

conda ≈ pip（python包管理） + virtualenv（虚拟环境） + 非python依赖包管理

conda 可以安装不限于 Python 的程序库。创建一个局部环境并且安装包。pip 是安装到原有环境中。

pip install 会检查依赖并且安装，但是 conda 会做的更多，甚至会把已经有了的包卸载并且升级成合适的

pip只能安装python包，而conda可以安装由任何语言编写的包
pip不能创建虚拟环境，需要借助另外的包，例如virtualenv,而conda可以创建虚拟环境。
conda 是一次下载多次使用，如果其他环境有这个包，就直接复制到新环境的文件夹中。

版本三

大部分情况下，二者没有区别，怎么安装都可以work，不过，二者混着装各种package你真的会因为版本冲突而发疯！

conda有严格的检查机制，它会保证你当前装的package安装好之后能work，但是，它只检查用conda安装过的package。例如，你新安装的package会依赖numpy ，不过你已经安装numpy(e.g., 1.19.2)，但是用pip安装的，不好意思，它会认为你没安装，然后用conda再安装一个依赖版本的numpy(e.g., 1.18.5)。这个时候，两个numpy可能就打架了。并且你pip list与conda list显示的numpy版本可能不一致，结果不知道最后运行程序的时候调用了哪个版本的numpy。

这个时候，uninstall可能也卸载不干净，卸了一个还有一个，最后还可能一直list有却是一个空壳。这个时候，快刀斩乱麻的方法，找到anaconda的lib/site-packages/numpy, 手动删掉它！

pip的一个好处是可以安装时既检查conda安装过package的也检查pip安装过的package。不过，它只负责要什么装什么，不负责能不能把装的一堆packages打通，可能装好不work 。

一般原则，在新环境中，如果装多个packages，既用到conda，又用到pip，那就先conda 的都装好，再pip，如果能用一种装到底，就不要来回换着用。

conda解决依赖的问题很弱，环境包多了以后经常要解决依赖几分钟到十几分钟。我个人感觉比较好的实践是conda创建虚拟环境，装torch/tensorflow等比较难装的包，基础环境配好以后，后面装包一律用pip。

到此这篇关于Pip install和Conda install的使用的文章就介绍到这了,更多相关Pip install和Conda install的使用内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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