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

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>

安装Conda将使您能够按照您的意愿创建和删除python环境，从而为您提供与virtualenv相同的功能。

在这两种发行版的情况下，您可以创建一个隔离的文件系统树，在那里您可以按照自己的意愿安装和删除python包(可能是使用pip)。如果您想为不同的用例使用相同库的不同版本，或者您只是想尝试一些发行版，然后在节省磁盘空间后删除它，那么这可能会派上用场。

差异:

许可协议。虽然virtualenv使用的是最自由的MIT许可证，但Conda使用的是3条款BSD许可证。

Conda为您提供了自己的包控制系统。这个包控制系统通常提供流行的非python软件的预编译版本(对于大多数流行的系统)，这可以很容易地让一些机器学习包工作。也就是说，你不需要为你的系统编译优化的C/ c++代码。虽然这对我们大多数人来说是一种解脱，但它可能会影响此类库的性能。

与virtualenv不同，Conda至少在Linux系统上复制了一些系统库。这些库可能会不同步，导致程序的行为不一致。

结论:

Conda很棒，应该是您开始学习机器学习时的默认选择。这将为您节省一些处理gcc和大量包的时间。然而，Conda并不能取代virtualenv。它引入了一些可能并不总是需要的额外复杂性。它有不同的许可。您可能希望避免在分布式环境或HPC硬件上使用conda。

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

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。