Python中如何让pip与pyenv、Anaconda和平共处

在Python环境管理上，pip、pyenv和Anaconda确实容易打架。核心思路是隔离：让每个工具管理自己该管的部分，别让它们互相踩脚。

1. 明确分工

• pyenv：只用来安装和管理不同版本的官方CPython解释器。别用它装包。
• Anaconda/Miniconda：通过conda create -n myenv python=3.9创建独立的、隔离的虚拟环境。所有操作（包括用pip）都在这个环境里进行。
• pip：在激活的conda虚拟环境里，作为该环境专属的包安装工具来使用。

2. 具体操作流程 假设你要用Python 3.9，项目需要requests和numpy。

# 1. 用conda创建一个干净的新环境，并指定Python版本
conda create -n myproject python=3.9

# 2. 激活这个环境
conda activate myproject

# 3. （可选但推荐）在激活的环境里，先升级这个环境自己的pip
python -m pip install --upgrade pip

# 4. 在这个环境里用pip安装项目包
pip install requests numpy

关键检查点：执行which python和which pip，确保它们的路径都指向.../envs/myproject/...下面。这就对了。

3. 重要禁忌

• 不要在系统Python（比如/usr/bin/python3）里乱用pip install。
• 不要在pyenv切出来的全局Python版本里直接装包。
• 尽量在一个conda环境里，要么全用conda install，要么全用pip install。混用时，永远用conda先装，再用pip补，能减少依赖冲突。
• 别用sudo pip。如果你需要sudo，说明你装错地方了。

一句话总结：用conda环境做隔离墙，墙内的事交给pip，墙外让pyenv管解释器版本。