为何在conda环境中仍需使用pip？

当然存在必须用pip的情况，常见场景包括：

• 目标包不在conda仓库中：很多小众工具、刚发布的包，或者开发者仅上传至PyPI的项目，conda的默认仓库（如defaults、conda-forge）里找不到，这时只能通过pip install来获取。
• 需要特定版本的包：部分包的某个历史版本或最新预览版仅在PyPI上架，conda仓库未同步提供，或者conda维护的版本滞后，这种情况下只能用pip安装指定版本。
• 依赖链仅适配PyPI生态：有些包的依赖关系是基于PyPI构建的，用conda安装会出现依赖解析失败、版本冲突的问题，而pip能更好地兼容这类依赖结构。
• 源码直接安装需求：如果要从GitHub等代码仓库直接安装未发布到包管理平台的源码，pip install git+<仓库地址>的方式比conda更简便直接，conda处理源码包的流程相对繁琐。
• 小众领域的科研/定制工具：不少特定领域的个人开发者工具、科研脚本，只有PyPI镜像，没有对应的conda包，只能依赖pip完成安装。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3103957