Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别

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Anaconda

Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括:conda, numpy, scipy, ipython notebook等。


 conda

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。

适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

适用平台:Windows, macOS, Linux

conda作用:

快速安装、运行和升级包及其依赖项。

在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python,你无需切换到不同的环境,因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本,同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——Conda官方网站

conda为Python项目而创造,但可适用于上述的多种语言。

conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。


pip

pip是用于安装和管理软件包的包管理器。

pip编写语言:Python。

Python中默认安装的版本:

  • Python 2.7.9及后续版本:默认安装,命令为 pip
  • Python 3.4及后续版本:默认安装,命令为 pip3

pip名称的由来:

pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处:

  • “Pip installs Packages”(“pip安装包”)
  •  “Pip installs Python”(“pip安装Python”)

virtualenv

virtualenv是用于创建一个独立的Python环境的工具。

解决问题:

  1. 当一个程序需要使用Python 2.7版本,而另一个程序需要使用Python 3.6版本,如何同时使用这两个程序?如果将所有程序都安装在系统下的默认路径,如:/usr/lib/python2.7/site-packages,当不小心升级了本不该升级的程序时,将会对其他的程序造成影响。
  2. 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改,都会导致程序的中断。
  3. 在共享主机时,无法在全局 site-packages 目录中安装包。

▪ virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境,这并不与其他virtualenv环境共享库;同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。


pip 与 conda 比较

依赖项检查

pip:

  • 不一定会展示所需其他依赖包。
  • 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装,仅在结果中提示错误。

conda:

  • 列出所需其他依赖包。
  • 安装包时自动安装其依赖项。
  • 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

环境管理

pip:维护多个环境难度较大。

conda:比较方便地在不同环境之间进行切换,环境管理较为简单。

对系统自带Python的影响

pip:在系统自带Python中包的更新/回退版本/卸载将影响其他程序。

conda:不会影响系统自带Python。

适用语言

pip:仅适用于Python。

conda:适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。

conda与pip、virtualenv的关系

conda结合了pip和virtualenv的功能。


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