Les environnements virtuels de Python (souvent créés à l'aide venvde l'outil ou virtualenv) et les environnements Conda sont tous deux des outils permettant d'isoler les dépendances du projet Python, mais ils diffèrent de plusieurs manières :
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Prise en charge multiplateforme et linguistique : Alors que l'environnement virtuel de Python est conçu pour Python, Conda est un gestionnaire de packages multilingue qui peut gérer des packages dans des langages autres que Python (tels que R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN, etc.). De plus, Conda est multiplateforme et peut fonctionner sous Linux, macOS et Windows.
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Gestion des packages : l'environnement virtuel de Python s'appuie sur le pip du gestionnaire de packages de Python pour installer les packages Python, et Conda possède son propre système de gestion des packages qui peut installer les packages Conda. Les packages Conda peuvent contenir des dépendances non-Python (telles que des bibliothèques C), ce qui n'est pas possible avec pip.
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Gestion de l'environnement : Conda fournit des fonctions supplémentaires de gestion de l'environnement, telles que le clonage de l'environnement (
conda create --clone) et l'exportation de l'environnement vers un fichier (conda env export), qui ne sont pas possibles dans l'environnement virtuel de Python. -
Performance : Étant donné que les packages Conda peuvent contenir des binaires précompilés, l'installation de packages Conda est souvent plus rapide que l'installation de packages pip, en particulier pour les packages contenant beaucoup de code C.
En général, les environnements virtuels de Python et les environnements Conda sont des outils utiles, mais ils conviennent à différents scénarios. Si vous avez uniquement besoin de gérer des dépendances Python, un environnement virtuel Python peut suffire. Cependant, si vous avez besoin de gérer des dépendances inter-langues ou si vous avez besoin de fonctionnalités de gestion d'environnement plus puissantes, Conda peut être un meilleur choix.