pip和conda到底有什么不一样
在Python编程的源码广阔天地中，pip、解释easy_install和virtualenv等工具早已成为我们不可或缺的源码伙伴。然而，解释视频搜索全网源码它们并非全能，源码主要关注的解释javaoa办公系统源码是Python库的管理，对于非Python库如HDF5、源码MKL、解释LLVM等的源码依赖处理则显得力不从心。这些库的解释源码中往往没有`.py`文件，也不在python-site-packages目录中，源码这就催生了conda的解释出现，它不仅仅是源码fbset.c源码一个包管理工具，更是解释一个全面的解决方案。
conda的源码主要职责在于管理Python库的依赖关系，超越pip的pdf 在线 源码 asp单一功能，特别是在python-site-packages之外的领域发挥作用。类似virtualenv，conda可以创建独立的stm32103源码虚拟环境，让你可以方便地在同一个系统上同时处理与Python相关的任务和非Python任务。它采用了一种独立的包格式，这使得pip与conda不能互相兼容，不能混用。因此，虽然pip和conda都是有用的工具，但它们各有侧重，你需要根据具体需求来选择和使用。
2024-11-30 13:29
2024-11-30 12:58
2024-11-30 12:51
2024-11-30 11:18
2024-11-30 11:09
