Python 有多种 包管理器与环境管理器 的工具，比如 venv, conda, uv 等等
1，如何看 conda的当前 env
2, python 的包 管理器的比较
一、核心对比表格（一目了然）
| 特性维度 | pip（官方默认） | conda（多语言 + 环境） | poetry（项目打包 + 依赖锁定） | pipenv（pip+virtualenv 整合） | uv（新一代高性能） |
|---|---|---|---|---|---|
| 核心定位 | Python 官方基础包管理器 | 多语言包 + 环境管理器（跨语言） | 项目依赖管理 + 打包发布工具 | 简化版 "pip+virtualenv" 整合工具 | 高性能 pip 替代（快速安装 / 解析） |
| 管理范围 | 仅 Python 包 | Python/R/C++ 等多语言包 | 仅 Python 包 | 仅 Python 包 | 仅 Python 包 |
| 环境管理 | 无（需搭配 virtualenv/venv） | 原生支持（核心功能，环境隔离） | 原生支持（自动创建虚拟环境） | 原生支持（自动关联环境） | 无（需搭配 venv/conda） |
| 依赖解决 | 仅安装指定包，不主动解决冲突 | 自动分析并解决跨语言依赖冲突 | 严格依赖锁定（生成 poetry.lock） | 依赖锁定（Pipfile.lock） | 极速依赖解析（比 pip 快 10-100 倍） |
| 依赖文件 | requirements.txt（松散） | environment.yml（支持版本约束） | pyproject.toml + poetry.lock | Pipfile + Pipfile.lock | 兼容 requirements.txt/pyproject.toml |
| 打包发布 | 需配合 setuptools（繁琐） | 不支持打包发布 | 原生支持（构建 wheel/sdist，上传 PyPI） | 支持但体验一般 | 仅依赖管理，不支持打包 |
| 跨平台兼容性 | 强（但部分包需系统编译） | 极强（预编译包，无需编译） | 强 | 强 | 强 |
| 适用场景 | 简单项目、快速安装包、新手入门 | 数据科学、AI 开发、多语言项目 | Python 项目开发 + 打包发布 | 中小型项目、想简化 pip+venv 流程 | 追求极致速度的项目、大型依赖项目 |
| 优点 | 轻量、官方默认、生态最广 | 解决复杂依赖冲突、多版本切换 | 依赖锁定严谨、打包发布一体化 | 简化环境 + 依赖管理、上手简单 | 速度极快、兼容现有工作流 |
| 缺点 | 无环境管理、依赖冲突需手动处理 | 包体积大、非 Python 包支持有限 | 学习成本略高、部分老包兼容差 | 依赖解析速度慢、维护力度下降 | 无环境管理、功能单一（仅包管理） |
3，总结
大多数开发者的最终组合是：conda（环境管理）+ uv（包管理） 或 poetry（依赖 + 打包），兼顾效率和规范性。