conda 和 venv 都是 Python 的虚拟环境管理工具，但它们在功能、使用场景和底层实现上存在一些差异。
1. 主要功能与定位
- venv: venv 是一个虚拟环境管理器，主要用于隔离 Python 项目的依赖。它可以为每个项目创建独立的 Python 解释器环境，避免不同项目之间的包冲突，保证开发环境的纯净1。
- conda: conda 则是一个包管理器和环境管理器的结合体1。除了管理 Python 包，conda 还可以安装一些非 Python 的工具软件1。
2. 包管理
- venv: venv 依赖于 pip 来安装和管理 Python 包2。
- conda: conda 有自己的包管理系统，可以使用
conda install命令安装包，同时也支持 pip2。conda 的包管理功能比 pip 更强大，可以处理 Python 包以及其他语言的包和依赖项2。Conda 还可以通过添加其他 channel（如 conda-forge）来获取更多包5。
3. 虚拟环境创建
-
venv: 使用 venv 创建的虚拟环境通常更轻量级，适用于纯 Python 项目2。创建命令如下：
- Windows:
python -m venv myenv - Linux/macOS:
python3 -m venv myenv2
- Windows:
-
conda: conda 允许在创建虚拟环境时指定 Python 版本6。Conda 创建虚拟环境的命令如下：
conda create --name myenv python=3.82
4. 适用场景
- venv: 更适合于纯 Python 项目，特别是那些只需要管理 Python 包的项目2。
- conda: 更适合于复杂的项目，特别是涉及到多种语言或非 Python 依赖项的项目2。对于科学计算和大数据领域，conda 集成了如 numpy 等主流科学计算包，而 venv 需要自行下载13。
5. 虚拟环境存储位置
- venv: 一般会在项目下创建虚拟环境，或者在项目下创建 venv 文件夹（包含配置文件）1。
- conda: 默认情况下，conda 的每个虚拟环境不会占用项目文件夹的空间，而是创建在用户设定的一个位置，使得多个项目共享一个虚拟环境更加方便1。
6. 系统依赖
- venv: venv 是 Python 的一个内置模块，在任何 Python 环境中都可用4。venv 创建的虚拟环境依赖于主环境1。
- conda: conda 虚拟环境是独立于操作系统解释器环境的1。
7. 图形界面
总结
| Feature | venv | conda |
|---|---|---|
| Type | 虚拟环境管理器 | 包管理器和环境管理器 |
| 包管理 | pip | conda (also supports pip) |
| 适用范围 | 纯 Python 项目 | 多语言项目，科学计算、数据科学项目 |
| 环境创建 | python -m venv myenv | conda create --name myenv python=3.8 |
| 依赖 | 依赖于主环境 | 独立于操作系统环境 |
| 图形界面 | 无 | 有 |
| 包获取渠道 | 只能使用 pip 作为安装来源 | 默认包管理渠道外，还可以通过添加其他 channel 获取更多包5 |
