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Anaconda | Understanding Conda and Pip
| conda | pip | |
|---|---|---|
| 管理 | 二进制文件 | wheel或源代码 |
| 可能需要编译器 | 不 | 是的 |
| 包类型 | 任何 | 仅 Python |
| 创建环境 | 是的，内置的 | 不，需要 virtualenv 或 venv |
| 依赖检查 | 是 | 不 |
| 包来源 | Anaconda 仓库和云服务 | PyPI |
| Conda: Myths and Misconceptions | Pythonic Perambulations |
Improving interoperability with pip — conda 25.3.1 documentation
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建议优先使用conda安装python包，2018年
conda install vs pip install Python - Qiita
conda
虚拟环境，包管理器
conda 是一个基于python编写的命令行工具
conda处理预编译二进制.conda（或者源码？）
mamba是conda的替换
Managing environments — conda 25.3.1.dev10 documentation
建议在conda之后使用pip
使用默认策略--upgrade-strategy only-if-needed
避免--user为全局用户（all users？）安装
pip
python包管理器
pip使用预编译二进制wheel或者源码
当从源代码安装时，pip 会自动构建该包
anaconda
Miniconda = conda+最小依赖环境（Python等）
Anaconda = Miniconda + 一个元包
anaconda = Miniconda + conda install anaconda
元包 anaconda = 大约 160 个其他用于数据科学日常使用的 Python 包
nvidia和conda-forge仓库的cuda-toolkit在windows上测试是带工具链的