2012年發布的跨平臺包管理軟件conda，是在數據分析界和Numpy和Scipy一樣受歡迎的python工具。但是普通程序員平時只是會使用conda安裝一些第三方包， 對它從哪里來，它是什么，和它要到哪里去所知甚少。今天我們就要講一下關于conda和anaconda不可不知的誤解和事實——conda必知必會的那些事實。

誤解 #1：Conda是python的一個發行版，不是一個包管理器。

事實: Conda是一個包管理器；Anaconda才是一個python發行版。雖然conda是用Anaconda打包的， 但是它們兩個的目標是完全不同的。

軟件發行版是在系統上提前編譯和配置好的軟件包集合， 裝好了后就可以直接用。包管理器是自動化軟件安裝，更新，卸載的一種工具。Conda，有命令”conda install”, “conda update”, “conda remove”, 所以很明顯， conda是包管理器。

再來說說，?Anaconda?和?Miniconda. Anaconda發行版會預裝很多pydata生態圈里的軟件，而Miniconda是最小的conda安裝環境， 一個干凈的conda環境。

但是，conda和Anaconda沒有必然關系， 你可以不安裝Anaconda的同時， 使用conda安裝和管理軟件。

誤解 #2: Conda是一個python包管理器

事實：Conda是一個通用的包管理器，當初設計來管理任何語言的包。所以用來管理python包當然也是綽綽有余。

$ conda search –canonical | grep -v ‘py\d\d’

這句命令可以幫你找出不是 pip和virtualenv可以管理的python包，而conda可以管理

誤解 #3: Conda 和 pip 是直接競爭關系

事實：Conda 和 pip 目標并不相同， 只有小部分子集有交集有競爭關系：比如python包的安裝和環境隔離。?

一句話就可以看出區別：

pip可以允許你在任何環境中安裝python包，而conda允許你在conda環境中安裝任何語言包（包括c語言或者python）。

如果我們只是關注python包安裝，conda和pip也是為不同用戶和不同目標定制的。如果你想在一個已有系統快速管理python包，那你應該選擇pip，因為conda應該在conda環境中使用，而pip鼓勵在任何環境中使用 。而如果，你想要讓許多依賴庫一起很好地工作（比如數據分析中的Numpy，scipy，Matplotlib等等）那你就應該使用conda，conda很好地整合了包之間的互相依賴。

誤解 #4: 使用conda首先是不負責任并且會引起分歧的

事實：Conda作者多年來用python標準創造conda，只有在非常清晰合理的時候， 才使用其他工具。

你可能會問，我相信conda是遵循python標準的，但是它們為什么偏偏要撇開pip自己去造一套包管理器呢？為什么他們不直接去pip團隊貢獻想法呢？

事實上，一開始conda那伙人是想在pip社區貢獻想法和代碼的，但是像numpy，scipy這樣對底層c庫有復雜依賴的包管理需求，真的不多，所以社區不接受這樣的不常有的需求。所以，他們只能自己去造conda包管理器了。

誤解 #5: conda不能和virtualenv一起使用，所以它對我的工作沒用

事實上：你可以在virtualenv環境下安裝conda，但是最好用conda自己的環境工具，這樣會和pip有更好的兼容性

你可以在virtualenv里面安裝conda：

$ virtualenv test_conda$ source test_conda/bin/activate$ pip install conda$ conda install numpy

$ virtualenv test_conda

$ source test_conda/bin/activate

$ pip install conda

$ conda install numpy

$ virtualenv test_conda$ source test_conda/bin/activate$ pip install conda$ conda install numpy

也可以在conda中造虛擬環境：

$ conda create -n yourenvname python=x.x anaconda $ source activate yourenvname

$ conda create -n yourenvname python=x.x anaconda

$ source activate yourenvname

$ conda create -n yourenvname python=x.x anaconda $ source activate yourenvname

誤解 #6: 現在pip用wheels了，conda沒什么用了

事實：wheels只是解決了conda試圖克服的許多困難中的一個， conda二進制編排還是有很多wheels沒有的優勢?

wheels和conda都解決了預編譯的代碼安裝問題（不僅僅是源代碼安裝）。但是wheel沒有conda的依賴處理能力，wheels只能跟蹤python代碼的依賴關系，conda可以跟蹤很多c代碼的依賴關系，這為許多用numpy和scipy做科學計算優化的科學家省了不少心。

誤解 #7: conda不是開源的；它是被盈利公司掌控的，如果有一天公司想收費了，那你就得付錢

Reality: conda (the package manager and build system) is 100% open-source, and Anaconda (the distribution) is nearly there as well.

Anaconda和conda都是standard BSD license開源標準。如果你還不放心，用pip install conda吧，這是完全開源的。

誤解 #8: Conda 軟件包本身都是閉源的吧？

事實: 雖然conda默認渠道沒有完全開源，但是有一個社區牽頭的conda-forge，它會推動conda的包和發行版完全開源。

誤解 #9: 但是，如果Continuum Analytics公司倒閉，conda就不會存活了吧?？

事實: conda沒有和Continuum Analytics公司有很多牽扯；公司為社區免費提供支持服務，所有軟件都有負責人，而不是公司全權負責。

誤解 #10: 每個人都應該拋棄(conda | pip)去用(pip | conda) ！

事實： pip 和 conda 是為不同目的存在的，我們應該更加關注怎么同時用好這兩個工具，而不是只用一個

?

參考文獻：

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

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于conda和anaconda不可不知的误解和事实——conda必知必会的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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