pip是基础包管理工具，适合简单项目和部署；conda跨语言且擅处理复杂依赖，适合数据科学；poetry支持完整项目生命周期，适合工程化开发。
pip、conda 和 poetry 都是 Python 生态中常用的包管理工具，但它们的设计目标和适用场景有所不同。选哪个，取决于你的项目类型、依赖复杂度以及是否需要环境管理。
pip：Python 官方的包安装工具
pip 是 Python 最基础的包管理器，用于从 PyPI（Python Package Index）安装第三方库。
- 只能管理 Python 包，不负责创建或管理虚拟环境（需搭配 venv 或 virtualenv）
- 依赖解析能力较弱，不会自动处理复杂的依赖冲突
- 生成 requirements.txt 记录依赖，适合简单项目或部署场景
- 几乎所有 Python 开发者都会用到 pip，它是生态的基础
适合：轻量级脚本、已有明确依赖列表的部署、学习阶段。
conda：跨语言的环境与包管理器
conda 不仅管理 Python 包，还能管理非 Python 的依赖（如 C 库、R 包、编译工具等），常用于数据科学和科研领域。
- 自带环境管理功能，可轻松创建隔离环境
- 从 Anaconda 或 Conda-Forge 源安装包，不依赖 PyPI
- 能解决复杂的二进制依赖（如 NumPy、OpenCV 等需要编译的库）
- 生成 environment.yml 文件，便于环境复现
适合：数据科学、机器学习、需要非 Python 依赖的项目，或对环境一致性要求高的团队协作。
poetry：现代 Python 项目的依赖与打包工具
poetry 是为现代 Python 项目设计的一体化工具，兼顾依赖管理、虚拟环境和打包发布。
- 使用 pyproject.toml 定义项目元信息和依赖，符合 PEP 621 标准
- 内置虚拟环境管理，依赖解析能力强，避免版本冲突
- 支持 lock 文件（poetry.lock），确保依赖可复现
- 可一键打包并发布到 PyPI，适合开源或内部库开发
适合：需要发布包的项目、中大型应用、追求工程化和可维护性的团队。
基本上就这些。如果你做数据分析，conda 更省心；如果写标准 Python 应用或要发包，poetry 更专业；而 pip 则是所有场景的底层支撑。根据实际需求组合使用也很常见，比如 conda 创建环境，pip 安装特定包。关键是清楚每个工具的边界。
