简介：pip和conda是Python中常用的包管理器，它们在支持的语言、拉取来源、包的格式、功能使用、解决包的依赖关系等方面存在显著差异。本文将详细对比这些差异，并提供使用建议。
pip和conda是Python中两个主要的包管理器，它们在很多方面存在差异。首先，pip是Python官方推荐的包下载工具，主要用于安装Python包，而conda则是一个跨平台的包和环境管理器，除了支持Python外，还能安装其他语言的包，如C/C++、R语言等。其次，pip从PyPI（Python Package Index）上拉取数据，而conda则从Anaconda.org上拉取数据。PyPI上的数据更新更及时，涵盖的内容也更加全面。此外，pip安装的软件包多为wheel版或源代码发行版，需要经过编译生成可执行程序后才能使用；而conda安装的软件包都是二进制文件，下载后即可使用。在功能使用方面，pip没有内置支持环境隔离，而conda则可以直接创建隔离的环境，并对所有安装的包进行统一管理。
在使用经验方面，建议使用conda创建虚拟环境。这样做不仅能实现环境隔离，还能统一管理Python版本和各种包的版本。另外，建议卸载系统原来装的Python，因为conda本身带了Python，两者同时使用很容易产生冲突。对于包的依赖关系问题，pip在安装包时只检查当前包的依赖关系，并不能保证所有依赖关系都同时满足；而conda则会检查当前环境下所有包之间的依赖关系，确保所有依赖都被满足。
在使用conda时，还要注意一些细节问题。例如，在conda虚拟环境下使用pip install安装的库会被保存在特定位置，而conda install安装的库则会被放在Anaconda3/pkgs目录下。这样可以避免重复下载同一个库在不同环境中。另外，对于Python版本管理问题，如果在pycharm里使用conda设置环境为特定版本的Python（如3.8版），但是用conda info查看却显示为更高版本的Python（如3.9版），并且用pyinstaller打包后exe文件运行时需要调用相应版本的python39.dll才能继续运行。这种情况下可能会遇到问题，例如Windows 7不支持Python 3.9以上版本，导致运行错误。为了避免这种情况，可以重新安装特定版本的Python（如3.8版）的conda。