python中有时使用pip安装库而有时又使用conda安装库，到底应该使用哪个管理工具进行库的安装呀？
决定使用conda还是pip来安装Python库主要基于以下几个因素：
库的可用性：
Conda：如果你要安装的库在Anaconda的默认频道或conda-forge等其他Conda频道中存在，优先使用conda install。Conda不仅管理Python包，还能管理非Python的软件包，适合那些涉及多种语言或需要跨语言依赖的项目。
Pip：对于仅限Python的库，尤其是那些不在Conda仓库中的，或者是最新的、Conda仓库尚未收录的版本，应使用pip install。
环境管理：
Conda在创建和管理整个环境方面更加强大，包括Python版本和非Python依赖。如果你需要精细控制环境，或希望环境之间完全隔离，使用Conda创建环境并在其中安装库是个好选择。
依赖解析：
Conda提供了一个更强大的依赖解析器，可以更好地处理复杂的跨语言依赖关系。如果你的项目依赖于多种语言的库，Conda能更有效地处理这些依赖。
Pip可能在处理纯Python依赖时速度更快，但不如Conda全面，特别是在涉及到系统级别的库或非Python包时。
兼容性和稳定性：
在混合使用conda和pip安装的库时，可能会遇到依赖冲突。通常建议在一个环境中尽量统一使用Conda安装，除非某个库只能通过Pip获得。如果必须混用，先用conda安装基础和跨语言依赖，然后再用pip补充Python包。
团队或项目标准：
根据团队的约定或项目的既定实践来决定。如果团队或项目文档中已经规定了使用某种工具，则遵循这些规定。
总结来说，选择conda还是pip安装库取决于库的可获得性、项目的具体需求、环境管理的复杂度以及是否需要跨语言的依赖管理。理想情况下，优先考虑使用Conda来创建环境和安装库，因为它提供了更全面的环境管理能力。只有当某些库在Conda中不可得时，才转而使用pip。