一、安装源不同

pip install和conda install使用不同的安装源。pip是Python的默认包管理器，它主要使用Python Package Index（PyPI）作为软件包的安装源。PyPI是一个由社区维护的存储库，包含了大量的Python软件包。而conda是Anaconda的默认包管理器，它使用Anaconda存储库作为其安装源。Anaconda存储库是一个经过精心策划的存储库，专门用于支持科学计算和数据科学领域的软件包。

二、跨平台支持的不同

pip install和conda install在跨平台支持方面也存在差异。pip是Python的官方包管理器，因此它在几乎所有平台上都能运行，包括Windows、Linux和macOS。而conda则是Anaconda的一部分，它被设计用于支持多种操作系统，并且特别适用于科学计算和数据科学任务。

三、依赖解析不同

在解析依赖关系方面，pip和conda也有不同的方式。pip主要依赖于Python的包管理工具，它会解析软件包的依赖并尝试自动安装所需的依赖项。但是，由于Python软件包的依赖关系可能复杂且不一致，使用pip安装一些软件包时可能会遇到依赖问题。而conda则使用了更复杂的依赖解析算法，能够解决依赖关系冲突的问题，并确保所安装的软件包能够兼容。

四、软件环境管理不同

conda install相较于pip install在软件环境管理方面更加强大。conda提供了环境管理的功能，允许用户创建、导出、导入和共享独立的软件环境。这意味着您可以轻松地在不同的项目之间切换环境，每个环境都可以具有不同的软件包和版本。而pip并没有内建的环境管理功能，虽然可以使用虚拟环境来实现类似的效果，但相对来说不够方便。

五、软件包数量不同

由于使用不同的软件源，pip和conda提供的软件包数量也有所不同。PyPI是Python社区的主要存储库，拥有数量庞大的软件包。因此，pip可以访问到数量众多的软件包和工具。而conda则专注于科学计算和数据科学领域，其存储库中包含了许多常用的科学计算库和工具，但总体软件包数量可能相对较少。

六、管理系统软件不同

conda相比pip还具备管理系统软件的能力。conda可以安装和管理系统级依赖，例如C库和系统工具，这在某些需要这些依赖的软件包安装过程中非常有用。pip并不专注于管理系统级依赖，因此在这方面相对较弱。

综上所述，pip install和conda install在安装源、跨平台支持、依赖解析、软件环境管理、软件包数量和管理系统软件等方面存在着明显的区别。了解这些区别可以帮助开发者在不同的场景下做出正确的选择，并根据需求来选择适合的包管理工具。

延伸阅读1：pip和conda可以混用吗

pip和conda可以混用。虽然它们是不同的包管理工具，但在某些情况下可以一起使用。

当您使用conda创建了一个环境时，您可以通过激活该环境并使用pip来安装额外的Python软件包。这是因为conda环境提供了独立的Python环境，并且可以与pip一起使用，以满足特定项目的需求。通过使用pip，您可以轻松地安装和管理PyPI上的软件包，即使这些软件包在Anaconda存储库中不可用。

另外，如果您已经使用pip安装了一些软件包，而后决定使用conda来管理环境，您可以使用”conda convert”命令将pip安装的软件包转换为conda格式，然后将其包含在conda环境中。这样可以确保所有的软件包都可以一起协调地工作。

需要注意的是，尽管可以混用pip和conda，但在某些情况下可能会出现依赖冲突或版本不兼容的问题。为了避免这些问题，建议在创建和管理环境时尽可能使用conda，并使用conda的环境管理功能来管理软件包和依赖项。