如果您正投身于数据科学、机器学习或科学计算领域，管理依赖项和创建隔离环境至关重要。而这正是 conda 的优势所在。
Conda 是一款流行的包和环境管理系统，与其他解决方案（如 pip、virtualenv 和系统级包管理器）相比，它具有诸多优势。以下是您可能选择 conda 而不是其他选项的 12 个理由。
- 治理： Conda 是一个社区支持的开源项目，由一个多方利益相关者组织管理，并由 NumFOCUS 非营利组织提供财政赞助。在 Conda 指导委员会作为其管理机构的领导下，conda 正致力于满足其用户和社区的增长需求。Anaconda 与 conda 组织的其他贡献成员一起，帮助确保 conda 得到长期可持续的维护。
- 可扩展性： Conda 通过不断增长的插件 API 实现了可扩展性，使用户和开发人员可以使用额外的工具和工作流程对其进行扩展。这得益于其稳定、可靠的代码库，该代码库支持大多数用例。
- 跨平台兼容性： Conda 是平台无关的，使其成为多平台开发的理想选择。它可以在 Windows、macOS 和 Linux 上无缝运行，确保无论在何种操作系统上都能实现一致的包管理。
- 包管理： Conda 的包管理系统强大且通用。它不仅支持 Python 包，还支持使用其他语言（如 R 和 C++）编写的包。这使其成为需要混合语言或依赖于非 Python 库的项目的绝佳工具。
- 二进制分发： Conda 提供预编译的二进制包，这意味着您可以跳过安装过程中的编译步骤。这节省了时间，并消除了对系统上开发工具的需求。
- Conda 环境： 使用 conda 可以轻松实现环境隔离。您可以创建包含特定 Python 版本和所有必需依赖项的隔离环境。这可以防止包之间的冲突，并确保您的项目具有可复现性。
- 高级、精确的依赖项解析： Conda 有效地处理复杂的依赖关系图。它可以解决包之间的冲突，并创建一个所有依赖项可以无冲突共存的环境。这对于具有大量相互依赖库的项目尤其重要。
- Conda-forge： Conda-forge 是一个社区维护的 conda 包仓库，其中包含 Anaconda 仓库中没有的包，使其成为小众库和工具的资源。
- 版本管理： Conda 简化了包和 Python 本身的版本管理。您可以指定确切的版本或版本范围，从而在稳定性和访问新功能之间取得平衡。
- 环境复制的简易性： 使用 conda 可以轻松共享和复制环境。您可以将环境配置导出到 YAML 文件，从而轻松地在不同的机器上重新创建相同的环境。
- Conda 的虚拟环境： Conda 结合了环境和包管理，无需单独使用 virtualenv 和 pip 等工具。这简化了您的工作流程，并减少了潜在的兼容性问题。
- 数据科学和科学计算： Conda 在数据科学和科学计算领域表现出色。它对 NumPy、SciPy、pandas 和 scikit-learn 等包的支持，以及其管理复杂依赖项的能力，使其成为这些领域的首选。
Conda 平台灵活性、强大的包管理、依赖项解析、可扩展性和环境隔离的结合，使其成为对效率、可靠性和易用性有要求的项目的引人注目的选择。虽然其他工具也有其优点，但 conda 的全面功能集使其成为开发人员、数据科学家和研究人员的强大盟友。要了解有关使用 conda 的更多信息以及有关使用 conda 的常见问题，请查看我们的博客文章《Conda 是免费的吗？》