Pip和conda在如何实现环境中的依赖关系方面也有所不同。安装包时,pip会在递归的串行循环中安装依赖项。没有努力确保同时满足所有包的依赖性。如果较早安装的软件包与稍后安装的软件包具有不兼容的依赖性版本,则可能导致破坏的环境。conda使用可确保满足环境中安装的所有包的所有要求。此检查可能需要额外的时间,但有助于防止创建破坏的环境,前期关于依赖关系包的元数据是正确的。
另一个区别是conda能够创建可以包含不同版本的Python或其他软件包的隔离环境。在使用数据科学工具时,这非常有用,因为不同的工具可能包含冲突的要求,这些要求可能会阻止它们全部安装到单个环境中。 Pip没有内置的环境支持,而是依赖于virtualenv或venv 等其他工具来创建隔离环境。 pipenv,poetry和hatch wrap pip和virtualenv等工具提供了统一的方法来处理这些环境。