兼容性问题： Anaconda 中包含的 Python 或其他软件包不兼容。这可能会导致冲突并使运行某些脚本或项目变得困难。 控制受限：由于 Anaconda 附带一组预定义的软件包，因此用户可能无法完全控制已安装的软件包和版本。这使得根据特定需求定制发行版变得困难。 软件包可用性有限： Anaconda 可能不包含某些软件包的最新版本，或者可能没有您的项目所需的某些软件包。
额外的设置步骤：如果您在公司环境中使用 Anaconda，则可能需要执牙买加电报放映行额外的步骤来安装它，例如获得 IT 部门的许可，并且可能还需要额外的设置步骤才能将其与您正在使用的其他工具集成。 值得注意的是，可以通过使用包管理器 Conda 正确安装和管理包和环境来减轻其中一些缺点，以限制对机器性能的影响。 哪些公司使用 Anaconda？ 哪些公司使用 Anaconda Anaconda 被不同行业的公司广泛使用，尤其是那些依赖数据科学和机器学习的公司。
以下是一些使用 Anaconda 的公司示例： IBM使用 Anaconda 为其 IBM Watson Studio（一个基于云的数据科学和机器学习平台）提供支持。 微软使用 Anaconda 作为 Azure Machine Learning（其基于云的机器学习和数据科学平台）中 Python 的主要发行版。 Facebook使用 Anaconda 来管理机器学习和数据科学项目的依赖项和包。