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conda install xxx#xff1a;这种方式安装的库都会放在/Users/orion-orion/miniforge3/pkgs目录下。我们在我们的虚拟环境中要用到或下载时先到该路径下去找#xff0c;若有则直接将其复制到我们的虚拟环境中包得存放位置: ~/site-packages/。若没有#xff0c;则先…版本一
conda install xxx这种方式安装的库都会放在/Users/orion-orion/miniforge3/pkgs目录下。我们在我们的虚拟环境中要用到或下载时先到该路径下去找若有则直接将其复制到我们的虚拟环境中包得存放位置: ~/site-packages/。若没有则先下载到/anoconda3/pkgs在复制到虚拟环境包的路径下。
pip install xxx这是就要两种情况一种情况就是此时使用的是conda中安装的python那么xxx会被安装到/Users/orion-orion/miniforge3/lib/python3.9/site-packages文件夹中如果当前用的是系统的python那么xxx会通常会被安装到/Users/orion-orion/.local/lib/python3.9/site-packages文件夹中
版本二
conda ≈ pippython包管理 virtualenv虚拟环境 非python依赖包管理
conda 可以安装不限于 Python 的程序库。创建一个局部环境并且安装包。pip 是安装到原有环境中。
pip install 会检查依赖并且安装但是 conda 会做的更多甚至会把已经有了的包卸载并且升级成合适的
pip只能安装python包而conda可以安装由任何语言编写的包 pip不能创建虚拟环境需要借助另外的包例如virtualenv,而conda可以创建虚拟环境。 conda 是一次下载多次使用如果其他环境有这个包就直接复制到新环境的文件夹中。
版本三
大部分情况下二者没有区别怎么安装都可以work不过二者混着装各种package你真的会因为版本冲突而发疯
conda有严格的检查机制它会保证你当前装的package安装好之后能work但是它只检查用conda安装过的package。例如你新安装的package会依赖numpy 不过你已经安装numpy(e.g., 1.19.2)但是用pip安装的不好意思它会认为你没安装然后用conda再安装一个依赖版本的numpy(e.g., 1.18.5)。这个时候两个numpy可能就打架了。并且你pip list与conda list显示的numpy版本可能不一致结果不知道最后运行程序的时候调用了哪个版本的numpy。
这个时候uninstall可能也卸载不干净卸了一个还有一个最后还可能一直list有却是一个空壳。这个时候快刀斩乱麻的方法找到anaconda的lib/site-packages/numpy, 手动删掉它
pip的一个好处是可以安装时既检查conda安装过package的也检查pip安装过的package。不过它只负责要什么装什么不负责能不能把装的一堆packages打通可能装好不work 。
一般原则在新环境中如果装多个packages既用到conda又用到pip那就先conda 的都装好再pip如果能用一种装到底就不要来回换着用。
conda解决依赖的问题很弱环境包多了以后经常要解决依赖几分钟到十几分钟。我个人感觉比较好的实践是conda创建虚拟环境装torch/tensorflow等比较难装的包基础环境配好以后后面装包一律用pip。
