**更新2021-0602：**经过研究，体验和谷歌搜索更多，我发现this article。它是详细的，固执己见，在什么我发现了一个有益的方式，并提供了一切我正在寻找和更多。强烈推荐。康达是相当不同的venv。
原始答案经过研究和实践，以下是我的发现，特别关注conda环境和venv之间的区别：

• 总的来说，conda环境和venv之间没有太大的区别，性能、安装时间、复制等方面都没有太大的区别。
• 使用其中一个的决定应该主要由个人喜好和工作中的惯例来决定（例如，如果你的工作使用venv来处理所有的事情，那么使用venv而不是conda环境可能是有意义的。）

有一些差异值得指出：

• Conda环境可以为python和R设置环境，所以如果你在两个conda之间切换可能更好，所以你只需要学习一套工具/约定。
• 所有的Conda环境都存储在一个文件夹中，这有优点也有缺点：
• 优点：你可以很容易地查找你创建的所有环境。
• 优点：你可以为多个项目重用一个环境（例如，我有一个“财务”环境，它可以很好地为我所有与财务相关的项目工作。）
• 缺点：你必须给你所有的环境起不同的名字，并且记住这些名字（或者查找它们）。
• 缺点：将环境保存在你创建的项目文件夹中会更痛苦，这意味着你需要记住哪个环境对应哪个项目，你不能简单地cd到项目文件夹，然后激活保存在该文件夹中的通用名为“env”的文件。

对于我正在做的编程类型，我发现conda环境很有帮助，我可以很容易地看到venv是更好选择的用例。
最后，康达既是一个环境管理器，也是一个像PIP一样的包管理器。
简而言之，如果你还没有强烈的偏好，conda比venv或pip更健壮，可以与pip结合，可能是更好的默认选项;也就是说，如果你已经有强烈的偏好，这意味着你可能已经知道如何做你想做的事情，所以不太值得改变。

你也可以使用（迷你）conda来安装不同的python版本（到不同的环境中），还可以安装node.js，ruby，甚至postgresql等。它比venv有更多的二进制编译的包（嗯，所谓的wheels），你绝对可以用它来代替pyenv和nvm和rvm等。
我也在Windows上广泛地试用了它，不得不承认它比我想象的要好。如果有什么不成功，你可以随时使用WSL 2或者直接切换到MacOS/Linux。