我使用miniconda作为我的默认python安装。关于何时使用conda vs.pip安装某些东西的当前（2019）智慧是什么？
我通常的行为是使用pip安装所有内容，并且仅在conp无法使用软件包或pip版本无法正常工作时才使用conda。
永远青睐有好处conda install吗？混合使用两个安装程序是否存在问题？我应该考虑哪些因素？
目的：这不是一个基于观点的问题！我的问题是，当我可以选择使用pip或安装python软件包时conda，如何做出明智的决定？不是“告诉我哪个更好”，而是“ 为什么我要一个又一个地使用，并且会来回摆动会导致问题/效率低下？”
我发现我之所以首先使用conda仅仅是因为它安装了二进制文件，而不是如果没有软件包，请尝试使用pip。例如，psycopg2在conda中的安装要比pip容易得多。
https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/
Pip代表Pip Installs Packages，是Python官方认可的软件包管理器，最常用于安装在Python Package Index（PyPI）上发布的软件包。pip和PyPI均受Python Packaging Authority（PyPA）管辖和支持。
简而言之，pip是Python软件包的通用管理器。conda是与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户而言，最明显的区别可能是：pip在任何环境中安装python软件包；conda在conda环境中安装任何软件包。如果您要做的只是在一个隔离的环境中安装Python软件包，则conda和pip + virtualenv通常是可互换的，从而在依赖项处理和软件包可用性方面存在一些差异。隔离环境是指conda-env或virtualenv，您可以在其中安装软件包而无需修改系统Python安装。
如果我们只关注Python软件包的安装，那么conda和pip可以满足不同的受众和不同的目的。例如，如果要管理现有系统Python安装中的Python软件包，conda不能为您提供帮助：根据设计，它只能在conda环境中安装软件包。例如，如果您想使用许多依赖于外部依赖关系的Python程序包（NumPy，SciPy和Matplotlib是常见示例），而以有意义的方式跟踪这些依赖关系时，pip不能为您提供帮助：通过设计，它仅管理Python软件包。
Conda和pip不是竞争对手，而是针对不同用户群和使用方式的工具。
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