Python中为什么在使用Anaconda时还需要用virtualenv？

Anaconda本身已经通过conda环境提供了强大的环境隔离功能，所以对于纯Python项目，直接用conda create -n myenv python=3.9 创建环境就足够了，没必要再套一层virtualenv或venv。

但有些情况你可能会遇到需要混用的情况：

1. 你项目里大部分依赖是PyPI的纯Python包，但有一两个核心包（比如TensorFlow、PyTorch）用conda安装更稳定。这时可以在conda环境里pip install virtualenv，然后在里面创建virtualenv来管理那些PyPI包。不过更常见的做法是直接在conda环境里用pip安装PyPI包，conda能识别它们。
2. 团队或公司强制规定使用virtualenv/venv作为标准工具，而你个人习惯用Anaconda。为了统一，你可能会在conda基础环境里安装virtualenv，再创建符合公司规范的虚拟环境。

举个例子，如果你在conda环境里还需要一个更轻量级的纯pip虚拟环境，可以这样操作（虽然通常不推荐）：

# 假设已在conda环境 'my_conda_env' 中
conda activate my_conda_env
# 安装virtualenv
pip install virtualenv
# 在项目目录创建新的virtualenv
virtualenv venv
# 激活这个virtualenv（在conda环境内部）
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On Unix/MacOS:
source venv/bin/activate
# 现在你实际上在一个嵌套的虚拟环境里

总结：多数情况下没必要混用，直接用conda管理环境更干净。

我也觉得没关系…但默认是使用虚拟环境, 所以我觉得这应该有什么意义把