另一个新的选择，也是我目前最喜欢的启动和运行环境的方法是Pipenv

它目前是Python.org官方推荐的Python打包工具

毫无疑问，Conda拥有更好的API。但是，我想谈谈使用conda的缺点，因为conda在其他答案中也有它的荣耀:

解决环境问题——conda环境后面的一个大刺。作为补救措施，建议您不要使用conda-forge通道。但是，由于它是最流行的通道，而且一些包(不仅仅是微不足道的包，甚至是非常重要的包，如pyspark)在conda-forge上独家可用，你很快就会陷入困境。 包装环境是一个问题

还有其他已知的问题。Virtualenv是一个上坡路，但路上很少有墙。另一方面，conda，在我的印象中，偶尔有这些硬墙，你只需要深吸一口气，使用virtualenv

我在公司工作，在几道防火墙后面的机器上，我没有管理权限

在我有限的python使用经验(2年)中，我遇到过一些库(JayDeBeApi,sasl)在通过pip安装时抛出c++依赖错误 错误:需要Microsoft Visual c++ 14.0。通过“Microsoft Visual c++ Build Tools”获取:http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools

这些安装与conda很好，因此，从那些日子起，我开始与conda env合作。 然而，阻止conda在我没有写权限的c.programfiles中安装依赖并不容易。

1.不，如果你使用conda，你不需要使用任何其他工具来管理虚拟环境(如venv, virtualenv, pipenv等)。 也许有一些边缘情况conda没有覆盖，但virtualenv(更重量级)覆盖了，但到目前为止我还没有遇到过。

2.是的，您不仅仍然可以使用pip，而且可能不得不使用。conda包存储库包含的内容比pip的要少，所以conda install有时无法找到您正在寻找的包，如果它不是数据科学包，情况就更严重了。 而且，如果我没记错的话，conda的存储库更新速度和频率不如pip，所以如果您想使用软件包的最新版本，pip可能再次成为您的唯一选择。

注意:如果pip命令在conda虚拟环境中不可用，你必须先安装它，通过点击:

Conda安装PIP

Conda取代virtualenv。在我看来，这样更好。它不局限于Python，也可以用于其他语言。根据我的经验，它提供了更流畅的体验，特别是对于科学软件包。我第一次在Mac上正确安装MayaVi是用conda。 你仍然可以使用pip。事实上，conda会在每个新环境中安装pip。它知道pip安装包。

例如:

conda list

列出当前环境中所有已安装的包。 conda安装的包显示如下:

sphinx_rtd_theme          0.1.7                    py35_0    defaults

通过PIP安装的有< PIP >标记:

wxpython-common           3.0.0.0                   <pip>

简单地说，你只需要康达。

Conda在一个包中有效地结合了pip和virtualenv的功能，因此如果使用Conda，则不需要virtualenv。 conda支持的软件包数量之多，你会感到惊讶。如果还不够，可以在conda下使用pip。

这里是conda, pip和virtualenv对比页面的链接:

https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html conda-vs-pip-vs-virtualenv-commands。