关于python：pip和conda有什么区别？

What is the difference between pip and conda?

我知道pip是python包的包管理器。但是，我看到IPython网站上的安装使用conda来安装IPython。

我可以使用pip安装IPython吗？当我已经拥有pip时，为什么要将conda用作另一个python包管理器？

pip和conda之间有什么区别？

引自Conda博客：

Having been involved in the python world for so long, we are all aware of pip, easy_install, and virtualenv, but these tools did not meet all of our specific requirements. The main problem is that they are focused around Python, neglecting non-Python library dependencies, such as HDF5, MKL, LLVM, etc., which do not have a setup.py in their source code and also do not install files into Python’s site-packages directory.

所以Conda是一个打包工具和安装程序，旨在做的不仅仅是pip;处理Python包之外的库依赖项以及Python包本身。 Conda还创建了一个虚拟环境，如virtualenv。

因此，Conda应该与Buildout进行比较，这是另一个可以让你处理Python和非Python安装任务的工具。

因为Conda引入了新的包装格式，所以不能互换地使用pip和Conda; pip无法安装Conda包格式。您可以并排使用这两个工具(通过pip安装conda install pip)，但它们也不能互操作。

自写这个答案以来，Anaconda已经发布了一个关于理解Conda和Pip的新页面，这也与此相呼应：

This highlights a key difference between conda and pip. Pip installs Python packages whereas conda installs packages which may contain software written in any language. For example, before using pip, a Python interpreter must be installed via a system package manager or by downloading and running an installer. Conda on the other hand can install Python packages as well as the Python interpreter directly.

并进一步

Occasionally a package is needed which is not available as a conda package but is available on PyPI and can be installed with pip. In these cases, it makes sense to try to use both conda and pip.

相关讨论

谢谢你的解释。然而，我仍然对Conda是否可以取代pip感到困惑？也就是说，康达能做点什么吗？
@lazywei：我认为不可以;例如，它看起来不像Conda支持滚轮归档格式。他们有不同的目标。
谢谢。所以我应该按照软件包的安装说明来决定我应该使用哪种工具，对吧？
此外，在conda中从源安装任何python包(使用setuptools)非常容易。只需创建一个配方，conda build，它将创建一个可重复使用的包，您可以通过binstar或类似方式与他人共享。
@ naught101"只需创建一个食谱"这并不像输入pip install那么容易。
有些人可以向我解释一下，如果你使用pip和conda来安装相同的软件包会有什么不同，除了使用不同的版本，导入时会使用python吗？
由conda创建的所有东西都尖叫着你不要使用pip，因为你会破坏它。我会坚持一个或另一个。
关于conda及其工作范围，考虑到发行版/操作系统级别的包管理器，我有些想知道。如果conda与语言无关，为什么使用conda而不是像pacman这样的东西？是仅仅将你的python环境与发行版更新分开？我发现这种奇怪，因为在C / C ++编译器套件和库中通过包管理器进行管理，为什么Python有什么不同？为什么发行版"可信"来管理C / C ++库而不是Python库？
@jrh：使用OS包管理器时，不能并排安装同一包的多个版本，而不是核心功能。 Conda管理环境，每个环境都有自己的特定版本的已安装软件包组合。因此，不久前开发的项目A仍然可以依赖于旧版本的库Foo(没有可用于升级项目的资源以使用更新的版本)，而项目B需要同一个库的最新版本。
@jrh：是的，您可以通过从源代码，本地编译库，或者将特定版本的共享对象放在特定位置和一些每个项目的配置来保持它们分开来做同样的事情，但是当你必须这样做时不同的操作系统和许多不同的项目，突然有像Conda这样的东西为你管理这个，准备好的预编译包，变得非常有吸引力。特别是当开发人员真的是数据科学家，而不是软件工程师。
好点，发行包管理器不(通常)允许并排安装多个版本。我想这是Python包管理器和linux包管理器之间的设计差异，前者容忍重复的库版本以增加磁盘使用量为代价，而后者假设发行版的库版本"适用于"所有具有的软件对libX的依赖？
(如果我在这一点上离得太远了，我道歉)，IIRC典型的发行版包管理设置背后的原因(即对依赖项的有限版本规范支持)是为了使安全更新成为可能容易推出;如果某个软件应用程序指定了一个包含.... version X之类的环境，然后发现了一个严重的漏洞，那么这是否意味着大多数用户将无限期地使用该旧版本的该库？
@jrh：conda旨在为您提供开发环境，而不是完整的操作系统。您自己负责处理安全问题。使用pip或手动管理版本时也是如此。
@MartijnPieters这是否意味着假设我已经使用conda安装keras在Ipython Nb上运行我的python代码然后我需要使用pip安装keras以便它在一个简单的.py文件上运行在终端跑。
@AjaySinghNegi：IPython是一个用Python构建的环境，并使用Python解释器运行。如果您安装了IPython以使用Conda python运行，那么不，如果您已经使用conda安装Keras，则不需要使用pip。
所以，这意味着在anaconda中安装python库只意味着我可以在终端中运行.py文件，而无需再次使用pip install library在我的终端上运行它。对？
@AjaySinghNegi：前提是您使用了作为Anaconda安装一部分的Python可执行文件。
@MartijnPieters我该如何确保？
Conda 4.6引入了带有非conda安装的python包的实验性互操作。有关详细信息，请访问stackoverflow.com/a/54623633/2127762。 Pip总是识别conda安装的python包，因为conda包包含相关的元数据(.egg-info或.dist-info目录等)。说一个人不能互换使用pip和conda可能被夸大了。最好先用conda创建一个python环境(默认情况下包括pip)，然后使用pip作为第二步。在pip突变之后，您仍然可以使用conda对环境进行操作。
@kalefranz：你不能只用pip替换conda，所以它们仍然不能互换使用。那里没有夸大其词。
为什么Ananconda不仅仅是扩展pip？
@Phil：当Anaconda管理的软件位于运行pip所需的Python二进制文件之上时，你会怎么做呢？ Conda管理Python二进制文件，也可以管理没有安装Python的环境，所以没有pip。
@MartijnPieters好点，这是有道理的。我正在考虑消费者看到的内容(安装包)而不是内部如何工作。
它在安全性方面有何比较？和pip一样吗？或者更像是apt-get更安全？
@Mehdi：定义'安全'。
@MartijnPieters，感谢您抽出宝贵时间回答上述有关此主题的所有问题。我有一个问题：如果你使用pip和conda来安装相同的软件包，除了不同的版本，当你将它们导入你的python脚本文件时python会使用它？这取决于你执行python文件的位置吗？即如果它在默认命令提示符下(我是Windows用户)并运行python ，那么它会查找PIP在C:\Python\Python37-32\Lib\site-packages中安装的模块/包(基本上是python直接默认安装目录)...
...如果你从Anaconda的Prompt(相同的命令：python )执行python文件，那么它将查找由C:\Program Files\Anaconda3\Lib\site-packages中的conda安装的模块/包。那是对的吗？
@Hazzaldo：对不起，我目前还没有安装Anaconda。
我觉得这个评论部分的一些内容会在某个地方制作一个很好的常见问题，也许在标签维基中？ [conda]维基看起来有点光鲜

这是一个简短的纲要：

果仁

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，如果它们可用。
由核心Python社区祝福(即Python 3.4+包括自动提升pip的代码)。

康达

Python不可知论者。现有软件包的主要关注点是Python，实际上conda本身是用Python编写的，但你也可以为C库或R软件包或任何东西提供conda软件包。
安装二进制文件。有一个名为conda build的工具可以从源代码构建软件包，但conda install本身可以从已构建的conda软件包中安装东西。
外部。 Conda是Anaconda的包管理器，它是由Continuum Analytics提供的Python发行版，但它也可以在Anaconda之外使用。您可以通过pip安装将它与现有的Python安装一起使用(尽管除非您有充分的理由使用现有安装，否则不建议这样做)。

在这两种情况下：

用Python编写
开源(conda是BSD，pip是麻省理工学院)

conda的前两个要点实际上是什么使它比许多包装的pip更有利。由于pip是从源代码安装的，如果你无法编译源代码，安装它就会很痛苦(在Windows上尤其如此，但如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库，它甚至可以在Linux上运行依赖)。 Conda从二进制文件安装，这意味着有人(例如Continuum)已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装很容易。

如果您有兴趣构建自己的包，也会有一些差异。例如，pip建立在setuptools之上，而conda使用自己的格式，这有一些优点(比如静态，再次，Python不可知)。

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pip不再从源代码构建所有东西。如果有可用的轮子，pip install --use-wheel 将安装一个内置包。见这里：wheel.readthedocs.org/en/latest。然而，我对车轮的个人经验是，很少有科学的车轮组件可供选择，纯粹是学术性的。当然，如果您的构建环境设置不正确，那么pip安装在Windows上大多数都不起作用。所以此刻，conda ftw。
轮子仍然是新的，默认情况下不会使用，所以它们的确没有很多也就不足为奇了。但是，Wheel仍然属于"特定于Python"的类别，这意味着它可能不适合非Python包或依赖于非Python包的Python包。
有关您可以使用conda处理的事物的概念，请查看github.com/conda/conda-recipes。此外，这个答案还说明了conda也是一个环境管理者这一事实，而对于pip，你必须回归到像virtualenv这样可怕的事情。
我不得不这样做：第二个要点现在只是一个历史记录，但你也会在以后再说。这些天的主要区别是pip是一个包管理器，而conda更像是一个环境管理器。
@Shep你的意思是编译的东西？ Pip仍然从源头编译。 Conda永远不会从源代码编译。 conda的核心理念之一是它将可能困难的编译步骤留给了包维护者。并且，conda不是包管理器，这绝对不是真的。我想你不认为apt或brew也是包管理器。人们应该将conda视为像那样的包管理器(它可以安装任何类型的包，而不仅仅是Python)，除了不需要root的那些，可以在任何操作系统上运行，并且具有环境支持。
确实，pip可以从源代码编译，但随着更多的软件包转向轮子，这种情况变得越来越少：这些天我可以用pip在几秒钟内安装我需要的大部分内容。所以这并不是说这个答案是错误的，因为pip在过去几年中已经有了很大的改善，所以它只是略显过时了
我也同意conda有一个包管理组件，但它比它的环境管理要多得多。如果您想将它用作管理整个工作流程的工具，Conda非常棒，但如果您想要轻量级的东西与现有项目集成，那就有点矫枉过正了。
pip只能从源代码安装，这从来都不是真的。在轮子之前，我们将鸡蛋作为默认的二进制安装格式和Windows安装的推荐分发格式，如果这是最好的选项，pip会(并且仍将)安装鸡蛋。

其他答案给出了详细的详细描述，但我想强调一些高级别的要点。

pip是一个包管理器，便于安装，升级和卸载python包。它也适用于虚拟python环境。

conda是任何软件(安装，升级和卸载)的软件包管理器。它也适用于虚拟系统环境。

conda设计的目标之一是促进用户所需的整个软件堆栈的包管理，其中一个或多个python版本可能只是一小部分。这包括低级库，如线性代数，编译器，如Windows上的mingw，编辑器，Hg和Git等版本控制工具，或其他需要分发和管理的工具。

对于版本管理，pip允许您在多个python环境之间切换和管理。

Conda允许您在多个通用环境之间切换和管理，其中多个其他内容可能因版本号而异，例如C库，编译器，测试套件或数据库引擎等。

Conda不是以Windows为中心的，但在Windows上，当需要安装和管理需要编译的复杂科学包时，它是目前可用的优秀解决方案。

当我想到在Windows上通过pip编译许多这些软件包失去了多少时间，或者在需要编译时调试失败的pip install会话时，我想要哭泣。

最后，Continuum Analytics还托管(免费)binstar.org(现在称为anaconda.org)，允许常规软件包开发人员创建自己的自定义(内置！)软件堆栈，其软件包用户将能够conda install从。

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不要混淆你，
但你也可以在你的conda环境中使用pip，它可以验证上面的一般与python特定管理器注释。

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conda install -n testenv pip
source activate testenv
pip <pip command>

您还可以将pip添加到任何环境的默认包中，以便每次都存在，这样您就不必遵循上面的代码段。

相关讨论

引用Conda for Data Science的文章到连续统一网站：

Conda vs pip

Python programmers are probably familiar with pip to download packages from PyPI and manage their requirements. Although, both conda and pip are package managers, they are very different:

Pip is specific for Python packages and conda is language-agnostic, which means we can use conda to manage packages from any language
Pip compiles from source and conda installs binaries, removing the burden of compilation

Conda creates language-agnostic environments natively whereas pip relies on virtualenv to manage only Python environments
Though it is recommended to always use conda packages, conda also includes pip, so you don’t have to choose between the two. For example, to install a python package that does not have a conda package, but is available through pip, just run, for example:

1 2	conda install pip pip install gensim

引自康达：神话和误解(综合描述)：

...

误区3：Conda和pip是直接的竞争对手

现实：Conda和pip服务于不同的目的，并且只在一小部分任务中直接竞争：即在隔离环境中安装Python包。

Pip代表Pip Installs Packages，是Python官方认可的软件包管理器，最常用于安装Python Package Index(PyPI)上发布的软件包。 pip和PyPI都受Python Packaging Authority(PyPA)的支配和支持。

简而言之，pip是Python包的通用管理器; conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户来说，最显着的区别可能就是：pip在任何环境中安装python包; conda在conda环境中安装任何软件包。如果您所做的只是在隔离环境中安装Python包，那么conda和pip + virtualenv大多可以互换，模块化依赖性处理和包可用性方面的差异。隔离环境我指的是conda-env或virtualenv，您可以在其中安装包而无需修改系统Python安装。

即使放弃神话＃2，如果我们只关注Python包的安装，conda和pip会为不同的受众和不同目的服务。如果你想在现有的系统Python安装中管理Python包，conda无法帮助你：按照设计，它只能在conda环境中安装包。如果您想要使用许多依赖于外部依赖项的Python包(NumPy，SciPy和Matplotlib是常见示例)，在以有意义的方式跟踪这些依赖项时，pip无法帮助您：按设计，它管理Python包，只管理Python包。

Conda和pip不是竞争对手，而是专注于不同用户群和使用模式的工具。

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对于WINDOWS用户

"标准"包装工具的情况最近有所改善：

在pypi本身，截至9月，现在有48％的车轮包装。 2015年11月(2015年5月为38％，2014年9月为24％)，
现在支持每个最新的python 2.7.9开箱即用的轮式格式，

"标准"+"调整"包装工具的情况也在改善：

你可以在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs找到几乎所有轮式的科学包装，
mingwpy项目可能会为Windows用户带来一天的"编译"包，允许在需要时从源安装所有内容。

"Conda"包装对其所服务的市场仍然更好，并突出了"标准"应该改进的领域。

(此外，依赖规范多次努力，在标准轮系统和conda系统或buildout中，并不是非常pythonic，如果所有这些包装'核心'技术可以通过某种PEP汇聚，那将是很好的)

pip仅适用于Python

conda仅适用于Anaconda +其他科学软件包，如R依赖项等。不是每个人都需要已经附带Python的Anaconda。 Anaconda主要面向那些进行机器学习/深度学习等的人。休闲Python开发人员不会在他的笔记本电脑上运行Anaconda。

相关讨论

Can I use pip to install iPython?

当然，两者(页面上的第一种方法)

1
pip install ipython

和(第三种方法，第二种方法是conda)

You can manually download IPython from GitHub or PyPI. To install one
of these versions, unpack it and run the following from the top-level
source directory using the Terminal:

1
pip install .

是官方推荐的安装方式。

Why should I use conda as another python package manager when I already have pip?

如上所述：

If you need a specific package, maybe only for one project, or if you need to share the project with someone else, conda seems more appropriate.

康达超越点(YMMV)

使用非python工具的项目

与同事分享

在版本之间切换

在具有不同库版本的项目之间切换

What is the difference between pip and conda?

其他人都广泛回答了这个问题。

我可能发现了一个小的性质的另一个区别。我的/usr下的python环境而不是/home或其他什么。为了安装它，我将不得不使用sudo install pip。对我来说，sudo install pip的不良副作用与其他地方广泛报道的不同：在这样做之后，我必须用sudo运行python才能导入任何sudo安装的软件包。我放弃了这一点，最终发现我可以使用sudo conda将软件包安装到/usr下的环境中，然后正常导入，而不需要python的sudo权限。我甚至使用sudo conda来修复损坏的pip而不是使用sudo pip uninstall pip或sudo pip --upgrade install pip。