Conda vs Pip

특징

Pip	Conda
Python 패키지 전용 코드 소스의 모든 것을 컴파일 가능(binary wheels도 설치 가능!) Python의 정식 지원을 많이 받는다. Python 3.4 이상은 pip을 자동으로 제공	Python 제한적이지 않다. Python 패키지 관리를 위해 만들어졌고, conda 자체도 Python으로 만들어졌지만, C, R을 비롯한 다른 언어의 패키지도 관리가 가능하다. binary를 설치한다. conda build 코드를 이용해 소스코드로부터 패키지를 빌드할 수 있다. Anacoda를 위해 만들어진 것이지만 anaconda 밖에서도 사용 가능하다.  Anaconda를 통하지 않고 설치된 Python에서도 pip install을 통해 conda를 설치하고, 사용 가능하다.
sudo pip: install to root env install from PyPI PyPI: Python Package Index repository of software for Python	install from Anaconda pkg
/anaconda/envs/env_name/lib/python3.5/site-packages/pkgname conda install 모듈과 같은 경로에 설치됨	/anaconda/envs/env_name/lib/python3.5/site-packages/pkgname pip install 모듈과 같은 경로에 설치됨

명령어 비교

Task	Conda	Pip
Install a package	conda install $PACKAGE_NAME	pip install $PACKAGE_NAME
Update a package	conda update --name $ENVIRONMENT_NAME$PACKAGE_NAME	pip install --upgrade $PACKAGE_NAME
Update package manager	conda update conda	Linux/OSX: pip install -U pip  Win: python -m pip install -U pip
Uninstall a package	conda remove --name $ENVIRONMENT_NAME$PACKAGE_NAME	pip uninstall $PACKAGE_NAME
Create an environment	conda create --name $ENVIRONMENT_NAME python	-
Activate an environment	source activate $ENVIRONMENT_NAME	-
Deactivate an environment	source deactivate	-
Search available packages	conda search $SEARCH_TERM	pip search $SEARCH_TERM
Install package from specific source	conda install --channel $URL $PACKAGE_NAME	pip install --index-url $URL $PACKAGE_NAME
List installed package	conda list --name $ENVIRONMENT_NAME	pip list
Create requirements file	conda list --explicit > filename	pip freeze > filename
List all environments	conda info --envs	-
Install other package manager	conda install pip	pip install conda
Install Python	conda install python=3.5	-
Update Python	conda update python *	-

Etc

Wheels: Wheels are the new standard of python distribution and are intended to replace eggs. Support is offered in pip >= 1.4 and setuptools >= 0.8

Advantages of wheels

• Faster installation for pure python and native C extension packages.
• Avoids arbitrary code execution for installation. (Avoids setup.py)
• Installation of a C extension does not require a compiler on Windows or OS X.
• Allows better caching for testing and continuous integration.
• Creates .pyc files as part of installation to ensure they match the python interpreter used.
• More consistent installs across platforms and machines.

참고자료

• http://stackoverflow.com/questions/20994716/what-is-the-difference-between-pip-and-conda
• https://groups.google.com/a/continuum.io/forum/#!topic/anaconda/qvyWaeY9tjk