學習AI一開始想必會接觸到Python，而接觸到Python時，有些人可能會先碰上Pip、Pip3、Conda和Anaconda等套件管理相關名詞的小困擾（像我），這次打算把這四者的關係弄清楚一些，希望也能幫助到讀者！
1.pip和pip3
- 定義：
pip是Python的預設套件管理工具，用於從PyPI（PythonPackageIndex,Python的套件儲存庫）下載並安裝Python套件（如numpy, pandas等）。pip3是pip的版本綁定，通常專指Python3.x的pip，因為在某些系統中，Python2.x和Python3.x可以共存。 - 關係：
pip和pip3本質上是同一個工具，只是名稱不同。在只有Python3.x的環境中，輸入pip或pip3通常效果相同（指向同一個執行檔）。如果系統同時安裝了Python2和Python3，則pip默認對應Python2，pip3對應Python3。 - 用途：
- 安裝套件：
pip install package_name- 更新套件：
pip install --upgrade package_name
- 查看已安裝套件：
pip list- 限制：
pip只管理Python套件，不負責管理Python本身的版本或非Python相關的依賴。
2.conda
- 定義：
conda是一個開源的套件和環境管理工具，由Anaconda公司開發。它不僅限於Python，還能管理其他語言的套件（如R），並處理複雜的依賴關係。 - 功能：
- 套件管理：類似pip，可以從Anaconda公司官方倉庫（或自定義的來源，如conda-forge）安裝套件。
- 環境管理:允許創建獨立的虛擬環境，每個環境可以有不同的Python版本和套件。例如：
conda create -n myenv python=3.9
conda activate myenv
- 跨語言支持:不只限於Python，還能安裝如R或C的庫。
- 與pip的關係：
conda和pip可以共存，但它們的套件倉庫不同（conda用Anaconda倉庫，pip用PyPI）。在conda創建的虛擬環境中，可以同時使用conda install或pip install，但建議優先使用conda install，因為它更擅長處理依賴衝突。 - 優勢：
解決依賴問題更強大（如自動安裝底層C庫）。跨平台一致性更好。
3.Anaconda
- 定義：
Anaconda是一個整合了Python、conda工具以及許多預裝套件的發行版（distribution）。它包含了conda管理工具，以及250多個常用套件（如numpy, scipy, jupyter）。 - 與conda的關係：
Anaconda是一個產品，而conda是它內建的核心工具。你可以單獨安裝conda（如Miniconda，只包含conda和基本Python），也可以安裝完整的Anaconda。 - 與pip的關係：
Anaconda內建的Python環境中也包含pip，可以用來安裝不在Anaconda倉庫中的套件。 - 用途：
適合資料科學、機器學習等領域，因為它預裝了大量工具，省去手動安裝套件的麻煩，缺點部分明顯整個產品佔的空間跟效能相對大很多。
結論
- 如果只做簡單的Python開發，用pip即可。
- 如果需要管理多個Python版本或複雜依賴，推薦用conda。
- 如果是資料科學新手，直接安裝Anaconda，可以快速開始。
- 混合使用時，先用conda安裝主要套件，再用pip補充不在conda倉庫中的套件，原因寫在下一篇，有興趣的讀者歡迎閱讀。
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