如果您正在进入数据科学、机器学习或科学计算的世界，管理依赖项和创建隔离环境至关重要。这就是 Conda 大放异彩的地方。
Conda 是一种流行的软件包和环境管理系统，与 pip、virtualenv 和系统级软件包管理器等其他解决方案相比，它提供了多种优势。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，由一个多利益相关者组织管理，并由 NumFOCUS 非营利组织提供财政支持。Conda 拥有 Conda 咨询委员会作为其管理机构，致力于满足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 在长期内得到可持续维护。
- 可扩展性：Conda 通过不断发展的插件 API 可扩展，使用户和开发者能够使用其他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，该库支持大多数用例。
- 跨平台兼容性：Conda 与平台无关，使其成为多平台开发的完美选择。它在 Windows、macOS 和 Linux 上无缝运行，确保无论操作系统如何，软件包管理都保持一致。
- 软件包管理：Conda 的软件包管理系统健壮且用途广泛。它不仅支持 Python 软件包，还支持用其他语言（如 R 和 C++）编写的软件包。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。
- 二进制发行版：Conda 提供预编译的二进制软件包，这意味着您可以在安装过程中跳过编译步骤。这节省了时间，并消除了系统上对开发工具的需求。
- Conda 环境：使用 Conda 隔离环境轻而易举。您可以创建包含 Python 的特定版本和所有必需依赖项的隔离环境。这可以防止软件包之间发生冲突，并确保您的项目可重复。
- 高级、精确的依赖项解析：Conda 有效地处理复杂的依赖项图。它可以解决软件包之间的冲突，并创建一个所有依赖项共存且没有冲突的环境。这对于具有大量相互依赖的库的项目尤为重要。
- Conda-forge：Conda-forge 是一个社区维护的 Conda 软件包存储库，这些软件包在 Anaconda 的存储库中不可用，使其成为利基库和工具的资源。
- 版本管理：Conda 简化了软件包和 Python 本身的版本管理。您可以指定精确的版本或版本范围，使您能够在稳定性和访问新功能之间取得平衡。
- 环境复制的简便性：使用 Conda，共享和复制环境非常轻松。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 将环境和软件包管理相结合，无需使用 virtualenv 和 pip 等单独的工具。这简化了您的工作流程，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 等软件包的支持，以及它管理复杂依赖项的能力，使其成为这些领域的最佳选择。
Conda 将平台灵活性、强大的软件包管理、依赖项解析、可扩展性和环境隔离相结合，使其成为对效率、可靠性和易用性有要求的项目的理想选择。虽然其他工具也有自己的优势，但 Conda 的全面功能集使其成为开发者、数据科学家和研究人员的强大盟友。要详细了解 Conda 的使用以及关于其使用的常见问题，请查看我们的博客文章，Conda 免费吗？
