Anaconda、Python、Jupyter、Pycharm、Spyder、conda、pip傻傻分不清楚？？
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Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
先解释下conda、anaconda这些概念的差别。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux,Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。
综上所述：Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。
conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。
conda的设计理念：conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。
安装Anaconda时，会发现有两个不同版本的Anaconda，例如分别对应Python 3.6和Python 3.7，两个版本的Anaconda其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到，安装哪个版本并不本质，因为通过环境管理，我们可以很方便地切换运行时的Python版本。
Conda和pip通常被认为几乎完全相同。虽然这两个工具的某些功能重叠，但它们设计用于不同的目的。 Pip是Python Packaging Authority推荐的用于从Python Package Index安装包的工具。 Pip安装打包为wheels或源代码分发的Python软件。后者可能要求系统安装兼容的编译器和库。
Conda是跨平台的包和环境管理器，可以安装和管理来自Anaconda repository以 Anaconda Cloud的conda包。 Conda包是二进制文件，徐需要使用编译器来安装它们。另外，conda包不仅限于Python软件。它们还可能包含C或C ++库，R包或任何其他软件。
这是conda和pip之间的关键区别。 Pip安装Python包，而conda安装包可能包含用任何语言编写的软件的包。在使用pip之前，必须通过系统包管理器或下载并运行安装程序来安装Python解释器。而Conda可以直接安装Python包以及Python解释器。
另一个区别是conda能够创建可以包含不同版本的Python或其他软件包的隔离环境。在使用数据科学工具时，这非常有用，因为不同的工具可能包含冲突的要求，这些要求可能会阻止它们全部安装到单个环境中。 Pip没有内置的环境支持，而是依赖于virtualenv或venv 等其他工具来创建隔离环境。 pipenv，poetry和hatch wrap pip和virtualenv等工具提供了统一的方法来处理这些环境。
Pip和conda在如何实现环境中的依赖关系方面也有所不同。安装包时，pip会在递归的串行循环中安装依赖项。没有努力确保同时满足所有包的依赖性。如果较早安装的软件包与稍后安装的软件包具有不兼容的依赖性版本，则可能导致破坏的环境。conda使用可确保满足环境中安装的所有包的所有要求。此检查可能需要额外的时间，但有助于防止创建破坏的环境，前期关于依赖关系包的元数据是正确的。
考虑到conda和pip之间的相似性，有些人试图将这些工具结合起来创建数据科学环境也就不足为奇了。将pip与conda结合的主要原因是有些包只能通过pip安装。 Anaconda创酷提供超过1,500个软件包，包括最流行的数据科学，机器学习和AI框架。这些，以及包括conda-forge和bioconda在内的数据通过Anaconda云提供的数千个附加软件包，可以使用conda进行安装。尽管有大量的软件包，但与PyPI上提供的150,000多个软件包相比，它仍然很小。有时候需要的包没有conda包，但在PyPI上有，可以用pip安装。
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