conda 安装软件包

conda安装软件包与pip在满足依赖关系方面有所不同。conda使用SAT（satisfiability）solver来验证是否满足环境中安装的所有软件包的所有要求。它会检查软件包之间的依赖关系，并确保同时满足所有软件包的依赖关系。只要相关软件包的元数据正确，conda就会按预期生成可用的环境。这使得conda在安装软件包时更加可靠，可以避免破坏环境的情况出现。

另外，conda也提供了自己的软件包库，包括Anaconda repository和Anaconda cloud。Anaconda repository提供了1,500多个软件包，而Anaconda cloud上则提供了数千种其他软件包，这些软件包可以通过conda命令进行安装。相比之下，pip只能从PYPI（Python Package Index）上安装软件包，PYPI上有15万个可用包。因此，使用conda可以获得更广泛和更丰富的软件包选择。

对于开发者来说，可以使用conda将代码转换成Conda服务器上的规范格式包。配置文件中包含了包的名称、包的依赖关系、放置的源的位置以及查找源的位置。使用代码进行打包时，脚本中会存有环境变量配置、编译方式以及安装方式等内容。如果存在依赖关系，conda会将依赖安装到相应的目录下。这些功能可以让开发者更方便地管理和分发他们的代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[Anaconda] 如何在conda下使用pip安装包](https://blog.csdn.net/mathemagics/article/details/122911849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [干货满满 |“Conda”——多版本软件包环境安装、管理和部署工具经验分享](https://blog.csdn.net/FastCAE/article/details/130890932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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