conda已安装依赖时如何避免pip重复安装对应Python包？

pip的检测逻辑 #

• pip完全依赖site-packages目录下的包元数据，也就是每个包附带的*.dist-info或*.egg-info文件夹，读取里面的版本、依赖声明信息做校验。
• conda安装的部分包（尤其是早期conda源适配性不好的包，比如你遇到的numpy），元数据命名规则、存放位置和pip生成的标准格式存在差异，pip无法识别就会判定为未安装。
• 就算你用-t参数强制指定安装路径，pip也只会校验目标路径下的元数据是否符合自己的标准，不符合的话还是会判定为依赖缺失。

conda的检测逻辑 #

• conda优先读取自身维护的环境包数据库，路径一般是anaconda3/envs/YOUR_ENV/conda-meta下的json文件，记录了所有通过conda安装的包的版本、路径、哈希等信息。
• conda安装包前只会校验自己的数据库，不会主动识别pip安装的包，除非pip安装的包版本完全匹配conda的依赖要求且元数据被conda扫描到。

• 激活对应conda环境后再执行pip安装，不要手动加-t参数：激活环境后pip会自动绑定当前环境的python解释器，默认安装路径就是当前环境的site-packages，而且会优先适配conda安装包的元数据识别规则，比手动指定路径兼容性好很多。

  激活命令：conda activate YOUR_ENV，执行后再跑pip install SOMEPACKAGE即可。

• 安装时加--no-deps参数跳过依赖安装：如果你确定所有依赖都已经通过conda安装完成，可以直接执行pip install --no-deps SOMEPACKAGE，pip会直接安装目标包，不会做依赖校验也不会安装额外的依赖包。
• 固定依赖版本匹配要求：如果pip要装的包对numpy版本要求和conda已装的1.20.2一致，可以在安装时手动指定忽略numpy的安装，命令为pip install SOMEPACKAGE --force-reinstall numpy==1.20.2，强制pip识别现有版本的numpy为符合要求的依赖。
• 优先使用conda安装依赖：如果需要的包在conda源（包括conda-forge源）里有，优先用conda install安装，避免跨包管理器的依赖识别问题。

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