Conda vs venv 차이 정리

관리 툴	Conda (Anaconda/Miniconda)	Python 내장 도구
패키지 설치 방식	conda install, pip install 모두 가능	pip install만 가능
비-Python 패키지 관리	가능 (예: conda install libpng)	불가능 (Python 패키지만 설치됨)
환경 생성 속도	비교적 느릴 수 있음	매우 빠름
의존성 해결 능력	매우 강력하고 충돌 방지 기능 있음	pip 기반, 충돌 가능성 높음
가상환경 위치 관리	conda activate, 이름 기반으로 관리	로컬 디렉토리에 venv/ 생성됨
크로스 플랫폼	Windows, macOS, Linux 모두 지원	마찬가지로 모두 지원
용량	초기 용량 큼 (기본 패키지 포함)	매우 가볍고 최소 구성
복잡한 과학 패키지 설치	매우 쉬움 (바이너리 기반)	빌드 툴이 없으면 실패할 수 있음
추천 대상	데이터 과학, ML, AI 개발자	웹개발, 단순 파이썬 프로젝트 등

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🔧 예시: 차이점 체감

✅ Conda

conda create -n ai-env python=3.10
conda activate ai-env
conda install numpy pandas scikit-learn

• 내부적으로 C 라이브러리 포함된 패키지들도 빌드 없이 빠르게 설치됩니다.
• conda가 의존성을 자동으로 해결해줍니다.

✅ venv

python -m venv venv
venv\Scripts\activate    # Windows
pip install numpy pandas scikit-learn

• 빌드 툴 없으면 오류 발생 가능 (Microsoft C++ Build Tools 필요할 수 있음)
• 간단한 파이썬 패키지는 문제 없음

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🔥 결론: 어떤 걸 써야 할까?

상황추천 도구

AI/데이터/ML 프로젝트	✅ conda 환경 강력 추천
웹 개발/경량 프로젝트	✅ venv (빠르고 간단)
여러 Python 버전 관리 필요	conda가 더 유리