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Completion requirements
https://vuepress.mirror.docker-practice.com/
| 对比维度 | Docker | Conda |
|---|---|---|
| 隔离级别 | 操作系统级隔离（容器） | Python/包级隔离（虚拟环境） |
| 适用范围 | 可部署完整应用（含系统库、服务、端口等） | 主要用于管理 Python/R 包和解释器 |
| 依赖管理 | 管理整个系统环境（如 CUDA、OpenSSL） | 管理 Python 包和部分系统依赖 |
| 部署方式 | 构建镜像 → 启动容器 → 暴露服务 | 创建环境 → 安装依赖 → 运行脚本 |
| 性能开销 | 轻量级虚拟化，但仍有一定开销 | 几乎无额外性能损耗 |
| 可移植性 | 极高（镜像可在任意支持 Docker 的平台运行） | 中等（环境可复制，但受限于宿主机系统） |
| 部署复杂度 | 高（需编写 Dockerfile、构建镜像） | 低（只需 environment.yml 即可） |
| 场景 | 推荐方案 |
|---|---|
| 仅 Python 项目、无系统依赖 | Conda 环境足够 |
| 需要特定系统库、CUDA、服务端口等 | 使用 Docker |
| 团队协作、跨平台部署 | Docker 更合适 |
| 开发阶段快速切换 Python 版本 | Conda 更灵活 |
| 需要同时管理多个不兼容 Python 包 | Docker + Conda 组合使用 |
| 判断维度 | 安全做法 |
|---|---|
| 来源 | 官方镜像、项目文档推荐、OSS 认证镜像 |
| 身份验证 | 查看 GitHub 关联、构建记录、Dockerfile 一致性 |
| 签名验证 | 启用 Docker Content Trust，优先使用签名镜像 |
| 漏洞扫描 | 使用 Trivy、Anchore 等工具扫描镜像 |
| 社区信誉 | 查看镜像下载量、更新频率、维护者信息 |