conda install和pip install区别

`conda install` 和 `pip install` 都是用来在Python环境中安装包的方式，但它们有各自的特点：

1. **Conda (Continuum Analytics)：**
- **环境管理**：Conda不仅用于安装Python包，还能创建、管理和隔离不同的Python环境，每个环境独立，互不影响。这对于处理不同项目的需求变化或避免依赖冲突非常有用。
- **包管理**：它内置了一个完整的工具集，可以管理科学计算相关的包，如NumPy、Pandas等，以及一些非Python语言的库。
- **包分发**：对于学术界和科研社区开发的特定于领域或研究的包，Conda往往有更好的支持。

2. **pip (Package Installer for Python):**
- **基础广泛**：pip是Python的标准包管理工具，适用于所有基于Python的项目，不仅仅局限于数据科学或特定领域。
- **命令行简单**：pip的语法更为简洁，基本的包安装指令就是 `pip install package_name`。
- **第三方库为主**：pip主要负责安装和管理Python生态系统中的第三方库，如Django、Flask等。

总结来说，`conda` 更适合数据科学和科学计算领域的用户，特别是需要管理复杂环境和跨语言依赖的情况；而`pip` 则更适合常规的Python项目开发，尤其是一些常见的第三方库安装。两者可以结合使用，例如先用`conda create` 创建新环境，然后在这个环境中用`pip install` 安装特定的pip包。