pip
- python 包管理工具，提供对python包的查找、下载、安装、卸载等功能
- 专为python服务，量身打造
conda
- 一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖环境，并在他们之间切换轻松
- 通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件，而不仅仅是python
anaconda
- 一个开源的专注于数据科学的python发行版本，其中包含了conda、python等数百个多个科学包（如numpy,pandas等）及其依赖项
- 在科研界是备受欢迎的 Python 解决方案
miniconda
- 为小号的‘anaconda’,只包含conda、python和其依赖包
  
  python的版本与package
  
  Conda管理环境
  
  三者的关系
  
  上述图链接：https://sites.tufts.edu/biotools/files/2019/03/slides-2.pdf

为什么使用Anaconda

省时省心
- 自带的conda管理包和环境能减少处理过程中遇到的各种库和版本的问题
- 不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目
分析利器
- 附带了一大批常用的数据科学包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及，不需要使用pip进行下载

pip和conda的比较

比较	conda	pip
manages	binaries	wheel or source
can require compilers	no	yes
package types	any	python-only
create environment	yes,built-in	no,requires virtuallenv or venv
dependency check	yes	no
package sources	anaconda repo and cloud	pypi(python package index)

安装和管理包命令比较

more info :
https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip
https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/
https://towardsdatascience.com/a-guide-to-conda-environments-bc6180fc533
https://www.youtube.com/watch?v=23aQdrS58e0&t=972s

利用python进行开发

安装python的不同途径

Anaconda