pip 和conda

区别：pip是Python包的通用管理器； conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。pip在任何环境中安装python包；conda需要安装在conda环境中装任何包。

Pip代表Pip Installs Packages，是Python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引（PyPI）上发布的包。
先上图对比：

conda VS pip 简介

conda是用来安装conda package，虽然大部分conda包是python的，但它支持了不少非python语言写的依赖项，比如mkl cuda这种c c++写的包。然后，conda安装的都是编译好的二进制包，不需要你自己编译。所以，pip有时候系统环境没有某个编译器可能会失败，conda不会。这导致了conda装东西的体积一般比较大，尤其是mkl这种，动不动几百兆甚至一G多。
然后，conda功能其实比pip更多。pip几乎就是个安装包的软件，conda是个环境管理的工具。conda自己可以用来创建环境，pip不能，需要依赖virtualenv之类的。意味着你能用conda安装python解释器，pip不行。这一点我觉得是conda很有优势的地方，用conda env可以很轻松地管理很多个版本的python，pip不行。

conda和pip对于环境依赖的处理不同，总体来讲，conda比pip更加严格，conda会检查当前环境下所有包之间的依赖关系，pip可能对之前安装的包就不管了。这样做的话，conda基本上安上了就能保证工作，pip有时候可能装上了也不work。不过我个人感觉这个影响不大，毕竟主流包的支持都挺不错的，很少遇到broken的情况。这个区别也导致了安装的时候conda算依赖项的时间比pip多。

conda，可以为不同的任务创建不同的环境，即conda具有环境隔离功能。

总结

conda的优势：包之间严格的依赖检查；是一个超越Python的环境管理器，可以创建多个环境，环境之间互相隔离；支持Python、R、C/C++；NumPy、SciPy直接使用Intel MKL，对Intel的CPU支持更好。缺点：没做好环境隔离的话，一些包可能安装不上。pip的优势：绝大多数包优先发布到pip上，安装方便，群众基础好。

缺点：不进行严格的依赖检查。对于绝大多数朋友，只是在自己的个人电脑上，用用NumPy，做图，其实用pip和conda区别真的不大。如果是搞研究或者开发，在一台服务器上多人共享使用，我建议最好是conda。

用版本迭代很快的库，我建议使用conda。