为什么有些人宁愿花费很多时间去自己手工配置Python环境, 也不用Anaconda?
问到点子上了。 Anaconda 这东西，就像一个装备齐全的露营箱，里面什么都有，方便得不得了。对于大多数人来说，尤其是刚入行或者项目需求相对标准的朋友们，Anaconda 确实是省时省力省心的首选。但凡事有利有弊，有些人偏偏就喜欢从零开始，一点一点地把自己的 Python 环境给“攒”起来，这背后其实有不少说道。咱就掰开了揉碎了聊聊，为啥有人宁可“折腾”，也不愿拥抱 Anaconda。
1. 对环境的极致控制和理解
首先得说，这帮人对 Python 环境的“控制欲”是真的强。Anaconda 的好在于它帮你把一切都打包好了，一个命令下去，什么都给你装上。但这就像吃预制菜，味道是有了，但你不知道里面放了什么调料，是怎么做的。
手工配置意味着什么？就是你从头开始，只安装 Python 解释器本身，然后根据项目需求，一个包一个包地去 `pip install`。这个过程，你得清楚自己装了什么，这些包之间有什么依赖关系，每个包的版本号是多少。
理解依赖关系: 举个例子，你做一个数据分析项目，可能需要 NumPy, Pandas, SciPy，可能还有 Matplotlib。Anaconda 会一次性给你装上最新或兼容性最好的版本组合。但如果你手动配置，你可能会发现，你的项目依赖 Pandas 的某个特定老版本，而这个老版本又需要 NumPy 的某个特定旧版本。通过手动安装和检查，你能更深刻地理解这些包是怎么“配合”工作的，万一哪个环节出问题，你也能更快地定位是哪个包的锅。
避免“全家桶”式的臃肿: Anaconda 捆绑了太多东西，即使你只用 Python 的一部分功能，你安装的也是一个庞大的发行版。这就像你买了一辆满配的越野车，但你只是在市区里代步。手工配置的好处是，你只为你真正需要的包付费（这里付费不是指钱，而是指硬盘空间和潜在的内存占用），保持环境的“精简”。
学习操作系统层面的交互: 手动配置 Python 环境，很多时候需要你跟命令行打交道，理解路径、权限、虚拟环境的创建和激活。这个过程本身就是对操作系统知识的一种学习和巩固。你不再是那个只会点鼠标的“使用者”，而是开始理解“幕后”发生了什么。
2. 追求极致的纯净和避免潜在冲突
Anaconda 的强大，有时候也是它潜在的“麻烦”所在。它自带的包管理系统（Conda）和 pip 是不同的系统，虽然它们可以协同工作，但有时候会出现一些难以捉摸的冲突。
Pip vs. Conda 的“恩怨情仇”: Conda 的包管理机制和 pip 有所不同。Conda 可以管理非 Python 的依赖（比如 C 库），它会尝试创建一个隔离的环境。而 pip 主要管理 Python 的库。有时候，一个包在 Conda 里有，在 pip 里也有，并且版本号不一致，就可能导致安装失败或者运行时出现意想不到的错误。
避免“版本劫持”或不兼容: 有些人特别在意项目的可复现性，希望用到的每个库的版本都清清楚楚，并且能独立控制。Anaconda 提供的环境隔离是基于 Conda 的，虽然非常有效，但对于一些对底层依赖要求极高的库，或者需要跟系统自带库深度交互的场景，手动配置，然后用 `venv` 或 `virtualenv` 创建的更“原生”的虚拟环境，可能更能满足他们的需求。他们认为，基于 Conda 的环境，虽然独立，但依然带着一层“Anaconda”的烙印，可能不如纯粹的 Python 环境来得“干净”。
3. 学习和理解 Python 包管理机制
对于一些“技术发烧友”或者想要深入理解 Python 生态的人来说，手工配置本身就是一种学习过程。
理解 virtualenv / venv: Anaconda 提供了自己的环境管理工具（conda create, conda activate）。而 Python 本身也提供了 `venv` 模块（或者更早的 `virtualenv`）。通过手动使用 `venv` 来创建和管理虚拟环境，用户能更直观地理解 Python 生态中推荐的、更轻量级的隔离方案。他们能看到虚拟环境是如何工作的，它是如何通过复制或链接的方式来创建独立环境的。
掌握 pip 的高级用法: 除了简单的 `pip install`，pip 还有很多强大的功能，比如 `requirements.txt` 的生成和使用，`pip freeze` 的作用，以及如何通过 `indexurl` 或 `extraindexurl` 指定不同的包源。手动配置环境，往往就会逼着你把这些都用一遍，从而更熟练地掌握 `pip` 这个核心工具。
4. 特殊场景和定制化需求
在某些非常特殊的场景下，Anaconda 可能不那么方便，甚至会带来麻烦。
嵌入式开发或资源受限环境: 在一些嵌入式设备、物联网设备或者服务器上，资源可能非常有限，安装一个完整的 Anaconda 发行版会占用大量的存储空间和内存。这时候，只安装一个精简的 Python 解释器，然后按需安装必要的库，是更实际的选择。
与特定 C/C++ 库的深度集成: 有些项目需要深度集成非 Python 的底层库，例如某些高性能计算库、图形库或者硬件驱动。Anaconda 的 Conda 包管理器虽然也能管理一些非 Python 的库，但对于一些定制化的、编译过程复杂的库，或者需要直接链接到系统底层库的场景，手动编译和安装这些库，然后配置 Python 能够找到它们，会比依赖 Anaconda 的打包来得更灵活，也更容易控制。
CI/CD 的精确控制: 在持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程中，对构建环境的要求通常是高度可控和可复现的。有些人认为，使用 Anaconda 创建的 CI/CD 环境，可能会引入一些不可预知的依赖或行为，不如通过 Docker 镜像，或者直接在基础操作系统上安装 Python 和 pip 来得“纯净”和“可信”。他们可能更倾向于使用 `requirements.txt` + `venv` 的方式来构建 CI/CD 环境，以确保一切都在掌控之中。
避免潜在的许可或合规问题: 虽然 Anaconda 本身是免费的，但它包含了很多第三方库。在一些对软件许可非常敏感的企业环境里，为了避免潜在的合规性问题，或者对所有依赖库的版本和来源都有明确的记录和审查，手动管理并记录每个库的来源和版本，会是一种更稳妥的方式。
总结一下：
选择手工配置 Python 环境而不是 Anaconda，通常是出于以下几个原因：
对环境的精细控制和深入理解。
追求极致的纯净，避免潜在的冲突和臃肿。
学习和掌握 Python 生态中的核心工具（pip, venv）。
应对特殊场景（资源受限、深度集成、CI/CD 控制等）。
对软件许可和合规性有更严格的要求。
说白了，Anaconda 是一个“快餐”，提供了便利；而手工配置，则是一种“精耕细作”，让你更了解“土地”和“种子”本身。这两种方式，没有绝对的好坏之分，只有是否适合当下场景和个人偏好的区别。当你的需求不再是简单的“跑通一个项目”，而是开始思考“为什么是这样跑通的”，或者“如何才能跑得更好”，那么，你可能就开始体会到手工配置的乐趣和价值了。
1. 对环境的极致控制和理解
首先得说，这帮人对 Python 环境的“控制欲”是真的强。Anaconda 的好在于它帮你把一切都打包好了，一个命令下去，什么都给你装上。但这就像吃预制菜，味道是有了，但你不知道里面放了什么调料，是怎么做的。
手工配置意味着什么？就是你从头开始，只安装 Python 解释器本身，然后根据项目需求，一个包一个包地去 `pip install`。这个过程，你得清楚自己装了什么，这些包之间有什么依赖关系，每个包的版本号是多少。
理解依赖关系: 举个例子，你做一个数据分析项目，可能需要 NumPy, Pandas, SciPy，可能还有 Matplotlib。Anaconda 会一次性给你装上最新或兼容性最好的版本组合。但如果你手动配置，你可能会发现，你的项目依赖 Pandas 的某个特定老版本，而这个老版本又需要 NumPy 的某个特定旧版本。通过手动安装和检查，你能更深刻地理解这些包是怎么“配合”工作的，万一哪个环节出问题，你也能更快地定位是哪个包的锅。
避免“全家桶”式的臃肿: Anaconda 捆绑了太多东西，即使你只用 Python 的一部分功能，你安装的也是一个庞大的发行版。这就像你买了一辆满配的越野车，但你只是在市区里代步。手工配置的好处是，你只为你真正需要的包付费（这里付费不是指钱，而是指硬盘空间和潜在的内存占用），保持环境的“精简”。
学习操作系统层面的交互: 手动配置 Python 环境，很多时候需要你跟命令行打交道，理解路径、权限、虚拟环境的创建和激活。这个过程本身就是对操作系统知识的一种学习和巩固。你不再是那个只会点鼠标的“使用者”，而是开始理解“幕后”发生了什么。
2. 追求极致的纯净和避免潜在冲突
Anaconda 的强大，有时候也是它潜在的“麻烦”所在。它自带的包管理系统（Conda）和 pip 是不同的系统，虽然它们可以协同工作，但有时候会出现一些难以捉摸的冲突。
Pip vs. Conda 的“恩怨情仇”: Conda 的包管理机制和 pip 有所不同。Conda 可以管理非 Python 的依赖（比如 C 库），它会尝试创建一个隔离的环境。而 pip 主要管理 Python 的库。有时候，一个包在 Conda 里有，在 pip 里也有，并且版本号不一致，就可能导致安装失败或者运行时出现意想不到的错误。
避免“版本劫持”或不兼容: 有些人特别在意项目的可复现性，希望用到的每个库的版本都清清楚楚，并且能独立控制。Anaconda 提供的环境隔离是基于 Conda 的，虽然非常有效，但对于一些对底层依赖要求极高的库，或者需要跟系统自带库深度交互的场景，手动配置，然后用 `venv` 或 `virtualenv` 创建的更“原生”的虚拟环境，可能更能满足他们的需求。他们认为，基于 Conda 的环境，虽然独立，但依然带着一层“Anaconda”的烙印，可能不如纯粹的 Python 环境来得“干净”。
3. 学习和理解 Python 包管理机制
对于一些“技术发烧友”或者想要深入理解 Python 生态的人来说，手工配置本身就是一种学习过程。
理解 virtualenv / venv: Anaconda 提供了自己的环境管理工具（conda create, conda activate）。而 Python 本身也提供了 `venv` 模块（或者更早的 `virtualenv`）。通过手动使用 `venv` 来创建和管理虚拟环境，用户能更直观地理解 Python 生态中推荐的、更轻量级的隔离方案。他们能看到虚拟环境是如何工作的，它是如何通过复制或链接的方式来创建独立环境的。
掌握 pip 的高级用法: 除了简单的 `pip install`，pip 还有很多强大的功能，比如 `requirements.txt` 的生成和使用，`pip freeze` 的作用，以及如何通过 `indexurl` 或 `extraindexurl` 指定不同的包源。手动配置环境，往往就会逼着你把这些都用一遍，从而更熟练地掌握 `pip` 这个核心工具。
4. 特殊场景和定制化需求
在某些非常特殊的场景下，Anaconda 可能不那么方便，甚至会带来麻烦。
嵌入式开发或资源受限环境: 在一些嵌入式设备、物联网设备或者服务器上，资源可能非常有限，安装一个完整的 Anaconda 发行版会占用大量的存储空间和内存。这时候，只安装一个精简的 Python 解释器，然后按需安装必要的库，是更实际的选择。
与特定 C/C++ 库的深度集成: 有些项目需要深度集成非 Python 的底层库，例如某些高性能计算库、图形库或者硬件驱动。Anaconda 的 Conda 包管理器虽然也能管理一些非 Python 的库，但对于一些定制化的、编译过程复杂的库，或者需要直接链接到系统底层库的场景，手动编译和安装这些库，然后配置 Python 能够找到它们，会比依赖 Anaconda 的打包来得更灵活，也更容易控制。
CI/CD 的精确控制: 在持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程中，对构建环境的要求通常是高度可控和可复现的。有些人认为，使用 Anaconda 创建的 CI/CD 环境，可能会引入一些不可预知的依赖或行为，不如通过 Docker 镜像，或者直接在基础操作系统上安装 Python 和 pip 来得“纯净”和“可信”。他们可能更倾向于使用 `requirements.txt` + `venv` 的方式来构建 CI/CD 环境，以确保一切都在掌控之中。
避免潜在的许可或合规问题: 虽然 Anaconda 本身是免费的，但它包含了很多第三方库。在一些对软件许可非常敏感的企业环境里，为了避免潜在的合规性问题，或者对所有依赖库的版本和来源都有明确的记录和审查，手动管理并记录每个库的来源和版本，会是一种更稳妥的方式。
总结一下：
选择手工配置 Python 环境而不是 Anaconda，通常是出于以下几个原因：
对环境的精细控制和深入理解。
追求极致的纯净，避免潜在的冲突和臃肿。
学习和掌握 Python 生态中的核心工具（pip, venv）。
应对特殊场景（资源受限、深度集成、CI/CD 控制等）。
对软件许可和合规性有更严格的要求。
说白了，Anaconda 是一个“快餐”，提供了便利；而手工配置，则是一种“精耕细作”，让你更了解“土地”和“种子”本身。这两种方式，没有绝对的好坏之分，只有是否适合当下场景和个人偏好的区别。当你的需求不再是简单的“跑通一个项目”，而是开始思考“为什么是这样跑通的”，或者“如何才能跑得更好”，那么，你可能就开始体会到手工配置的乐趣和价值了。
网友意见
其实我很认同最高赞答案的说法，他先介绍了自己平时的需求，自己做数据处理，很少训练模型，会跑少量AI模型，对比之下virtualenv和pyenv是最适合他的方案。
这里我也补充下我的背景。我日常需要复现从2015年到2021年的顶会文章的工作，包括训练和推导，需要不同版本的cuda，python甚至是不同版本的gcc等。我总结出最后最适合我的方案是conda。
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这个问题下面的很多回答，都搞混了conda和pip的关系。
- conda: python虚拟环境管理工具，其中一个功能是安装python包。
- pip: python的包管理工具，可以用于安装python包。
- miniconda: conda的压缩包，自带了一个名为base的虚拟环境，这个虚拟环境里只安装了python和几个必要的库。
- anaconda：conda的压缩包。自带了一个名为base的虚拟环境，这个虚拟环境里安装了很多和数据处理有关的python包。
比如我们今天要跑一个开源仓库，该仓库依赖了python2.7和torch0.4，而你又不想把你现在环境中的torch1.7降为torch0.4，毕竟只有这一个工程需要torch0.4。而且你的环境是python3.6，难道你要为了这个工程再去装个python2.7吗？此时，你可以执行如下操作
conda create -n py27 python=2.7 conda activate py27 pip install torch==0.4 等你执行完了这个程序，你想回到原来的python，只需要执行
conda deactivate 就会回到你之前的环境。你在py27这个环境里安装的一切包，不管是pip还是conda安装的，都不会影响你当前的环境。
另外，尽管conda和pip都提供了安装python包的功能，但两者的源并不重合。两者各自维护自己的源。conda源中包含了包含了很多非python的包，比如gcc，nodejs，cuda，都可以用conda来安装和管理。因此很多时候你没得选。比如有个工程需要torch0.4，而torch0.4依赖了cuda9.0。而你电脑里只有cuda11.0，你难道要再去网上下个cuda9.0吗？此时你只需要使用
conda install cudatoolkit=9.0 就解决了cuda版本问题，不香吗？pip是不会托管cudatoolkit这种包的，因此这时conda和pip配合使用就是最好的解决方案。
质疑浪费空间的，miniconda安装包也就50多M（里面带了一个python），比python安装包大不了多少，但能让你有机的组织起任意多个python环境来。为何不用呢？
virtualenv也可以创建虚拟环境，为什么要用conda？
- 因为conda的不同虚拟环境使用的是各自独立的python解释器，你可以在不同环境里安装不同版本的python，而virtualenv只是各自的python包互相独立，用的python是同一个版本。这一点不确定的同学可以参考廖雪峰的教程
当然，切换python版本的功能pyenv也可以实现。但pyenv+virtualenv的方案只能使用pip，无法提供一些只有conda托管的包，而这些包又是我经常要用的。因此我选择了conda。
2. virtualenv的环境是local的，也就是说activate文件是在当前目录的子目录下的，这个venv被设计为只为本工程服务。
当你不在这个目录下的时候，如果你想复用之前的环境，必须要记忆之前的venv的绝对路径，然后执行source <venv_path>/bin/activate
而conda创建的环境是全局的，也就是说你如果之前创建过虚拟环境，你可以在任意时刻任意位置执行conda activate py27。有时候一些依赖类似的仓库，如果我们之前已经有类似的虚拟环境了，就不需要重新创建，直接激活之前的虚拟环境就好。
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