安装 Python 包时使用 pip 与 conda 的具体原因

Question

我使用 miniconda 作为我的默认 python 安装。关于何时使用 conda 与 pip 安装某些东西的当前（2019 年）智慧是什么？我通常的行为是使用 pip 安装所有内容，并且仅在无法通过 pip 获得软件包或 pip 版本无法正常工作时才使用 conda。总是偏袒有好处conda install吗？是否存在与混合两个安装程序相关的问题？我应该考虑哪些因素？目标：这不是基于意见的问题！我的问题是，当我可以选择安装带有pip或的python 包时conda，我该如何做出明智的决定？不是“告诉我哪个更好，而是”为什么我要使用一个而不是另一个，来回摆动会导致问题/效率低下吗？

Answer 1

我发现我首先使用 conda 只是因为它安装了二进制文件，而不是在包不存在的情况下尝试 pip。例如，在 conda 中安装 psycopg2 比在 pip 中容易得多。

https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/

Pip 代表 Pip 安装包，是 Python 官方认可的包管理器，最常用于安装发布在 Python 包索引 (PyPI) 上的包。pip 和 PyPI 都由 Python Packaging Authority (PyPA) 管理和支持。

简而言之，pip 是一个通用的 Python 包管理器；conda 是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户来说，最显着的区别大概就是这个：pip在任何环境下都安装python包；conda 在 conda 环境中安装任何包。如果您所做的只是在隔离环境中安装 Python 包，则 conda 和 pip+virtualenv 大多可以互换，对依赖项处理和包可用性进行模数处理。我所说的隔离环境是指 conda-env 或 virtualenv，您可以在其中安装软件包而无需修改系统 Python 安装。

如果我们只关注 Python 包的安装，则 conda 和 pip 服务于不同的受众和不同的目的。如果您想在现有系统 Python 安装中管理 Python 包，conda 帮不了你：按照设计，它只能在 conda 环境中安装包。例如，如果您想使用许多依赖外部依赖项的 Python 包（NumPy、SciPy 和 Matplotlib 是常见示例），同时以有意义的方式跟踪这些依赖项，pip 无法帮助您：按照设计，它管理 Python 包并且仅管理 Python 包。

Conda 和 pip 不是竞争对手，而是专注于不同用户群体和使用模式的工具。

Answer 2

注意：以下建议现已成为官方文档的一部分。

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“目前（2019 年）关于何时使用condavs.安装某些东西的智慧是什么pip？ ”

Anaconda Inc 的 Jonathan Helmus 在“在 Conda 环境中使用 Pip ”一文中很好地总结了这一点。以下是最终最佳实践建议的摘录：

最佳实践清单

pip仅在之后使用conda

• 安装尽可能多的需求conda，然后使用pip

• pip 应该与--upgrade-strategy "only-if-needed"（默认）一起运行

• 不要使用pip与--user论证，避免所有的“用户”安装

使用 Conda 环境进行隔离

• 创建康达环境隔离的任何更改pip品牌

• 由于硬链接，环境占用的空间很小

• 应注意避免pip在root [ base ] 环境中运行

如果需要更改，请重新创建环境

• 一旦pip被使用conda将不会意识到变化

• 要安装其他 Conda 软件包，最好重新创建环境

文本文件中的存储conda和pip要求

• 可以conda通过--file参数传递包要求

• pip接受带有-r或的 Python 包列表--requirements

• conda env将根据具有conda和pip要求的文件导出或创建环境

Answer 3

这就是我所做的：

1. 激活您的 conda 虚拟环境

2. 使用 pip 安装到你的虚拟环境中

3. 如果您遇到任何兼容性问题，请使用 conda

我最近遇到了这个，当 numpy / matplotlib 吓坏了，我使用 conda 构建来解决这个问题。