Pip、Pip3、Conda和Anaconda的關係（下）

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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.conda更擅長處理複雜依賴

• conda不僅管理Python套件，還能處理非Python的依賴（如底層C語言庫、編譯器等），確保所有套件和它們的依賴版本之間相容。例如，安裝numpy時，conda會同時確保相關的線性代數庫（如MKL）正確安裝並匹配。
• pip只專注於Python套件，不會主動解決非Python依賴。如果套件需要特定的外部庫，就會需要手動處理。

2.conda環境的完整性優先

• conda希望環境中的套件盡可能來自它的套件倉庫，並由它統一管理。這樣當你導出環境（condaenvexport）或在另一台機器上重建環境時，能確保一致性。
• 如果先用pip安裝大量套件，後續用conda安裝時，conda可能會因為檢測到已有套件而跳過某些依賴，或強行覆蓋pip安裝的版本，導致環境混亂。

3.避免版本衝突

• conda從Anaconda倉庫（或conda-forge）下載套件，這些套件通常經過測試，版本間相容性較高。
• pip從PyPI下載，套件版本可能更新更快，但也可能與conda倉庫中的版本不匹配。
• 如果先用pip安裝一個套件（例如numpy 1.23），而後用conda安裝另一個依賴舊版numpy的套件（例如需要numpy 1.21），conda可能無法正確解決衝突，甚至報錯。

4.實務經驗

• Anaconda官方和許多開發者社群都推薦先用conda安裝主要套件，再用pip補充不在conda倉庫中的套件，因為反過來操作（先pip後conda）常導致環境損壞，需要重建。

建議先conda後pip是為了讓conda掌控環境的核心結構，利用它依賴套件解析能力建立穩定的基礎，再用pip補充額外需求。這樣可以盡量避免版本衝突、依賴問題，並保持環境的可重現性與穩定性。如果反過來操作，雖然不一定出問題，但依賴問題出現的風險可能會顯著增加。

Pip、Pip3、Conda和Anaconda的關係（上）

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