免责声明：本回答描述了十年前的情况，当时pip不支持二进制包。 Conda是专门创建的，以更好地支持构建和分发二进制包，特别是具有C扩展的数据科学库。参考资料：pip直到2013年的版本1.4才广泛支持便携式二进制包，而manylinux1规范在2016年3月的pip 8.1中推出。有关更多历史信息，请参见更新的回答。

以下是简要概述：

pip

• 仅限Python包。
• 从源代码编译所有内容。 编辑：如果有可用的二进制轮，pip现在也安装二进制轮。
• 得到核心Python社区的认可（即，Python 3.4+包括自动引导pip的代码）。

conda

• Python不可知。现有软件包的主要重点是Python，实际上Conda本身就是用Python编写的，但是您也可以拥有用于C库或R包等任何软件包的Conda软件包。
• 安装二进制文件。有一个名为conda build的工具，可以从源代码构建软件包，但是conda install本身会从已构建的Conda软件包中安装内容。
• 外部的。conda是环境和软件包管理器。它包含在由Continuum Analytics（现在称为Anaconda，Inc.）提供的Anaconda Python发行版中。

conda是用Python编写的环境管理器，与语言无关。 conda环境管理功能涵盖了venv、virtualenv、pipenv、pyenv和其他Python特定软件包管理器提供的功能。您可以通过pip安装它来在现有的Python安装中使用conda（除非您有使用现有安装的充分理由，否则不建议这样做）。截至2022年，conda和pip并不完全了解虚拟环境内的彼此软件包管理活动，也不可互操作用于Python软件包管理。

对于两种情况：

• 都是用Python编写的
• 开源（conda是BSD，pip是MIT）
• 警告：尽管conda本身是开源的，但软件包仓库由Anaconda Inc托管，并且对商业用途有限制。

conda的前两个要点是让它在许多软件包中比pip更有优势的原因。由于pip从源代码安装，如果无法编译源代码，则使用它安装软件包可能会很麻烦（这在Windows上尤其如此，但在Linux上也可能如此，如果软件包有一些困难的C或FORTRAN库依赖项）。conda从二进制安装，意味着有人（例如Continuum）已经完成了编译软件包的艰苦工作，因此安装很容易。

如果您有兴趣构建自己的软件包，则还有一些差异。例如，pip是基于setuptools构建的，而conda使用自己的格式，这具有一些优点（如静态性，以及再次强调Python的通用性）。

引用自Conda博客：

由于我们已经参与了Python世界很长时间，我们都知道pip、easy_install和virtualenv，但是这些工具并不能满足我们所有的具体要求。主要问题是它们都集中在Python本身，忽略了非Python库依赖项，例如HDF5、MKL、LLVM等，这些库没有在其源代码中设置setup.py文件，也不会将文件安装到Python的site-packages目录中。

因此，Conda是一个打包工具和安装程序，旨在比pip做更多的事情；它可以处理Python包以外的库依赖项以及Python包本身。Conda还创建了一个虚拟环境，就像virtualenv一样。

因此，Conda可能应该与Buildout进行比较，Buildout是另一个可以处理Python和非Python安装任务的工具。

由于Conda引入了新的打包格式，你不能交替使用pip和Conda；pip不能安装Conda打包格式。你可以同时使用这两个工具（通过安装conda install pip来安装pip），但它们也无法互操作。

在编写本答案时，Anaconda发布了一个新页面，介绍了理解Conda和Pip，它也重申了这一点：

这凸显了conda和pip之间的一个关键区别。Pip安装Python包，而conda安装包可以包含任何语言编写的软件。例如，在使用pip之前，必须通过系统包管理器或通过下载并运行安装程序来安装Python解释器。而另一方面，conda可以直接安装Python包以及Python解释器。

接着是

有时需要一个不可用作为conda包的包，但可以在PyPI上找到并使用pip安装。在这些情况下，尝试同时使用conda和pip是有意义的。