Conda vs venv: ¿Borrar la instalación principal rompe tus entornos?

Conda no es realmente portátil

Hay una duda común al trabajar con entornos virtuales: ¿puedo simplemente borrar la instalación principal de Conda y seguir usando mis entornos? La respuesta corta es que un env de Conda no es realmente «portable» por sí mismo. Dependemos demasiado de rutas absolutas, DLLs compartidas, runtimes de Visual Studio e incluso dependencias binarias complejas como CUDA.

Aunque a veces parezca funcionar porque el entorno tiene su propio python.exe, borrar Conda suele romper algo tarde o temprano. Si quieres «descondificar» un env de forma limpia, la estrategia más segura es activar tu entorno existente y exportar sus dependencias con:

conda activate mi_env
pip freeze > requirements.txt

Luego recrearlo como un venv estándar. Esto funciona bastante bien cuando no dependes de builds raras o CUDA muy específica.

Cómo funcionan realmente los venv

Con venv, la cosa es más simple, pero tiene una regla de oro: un venv no contiene un Python completamente independiente. Lo que hace es copiar o enlazar el intérprete y crear su propia carpeta de paquetes.

Esto significa que depende totalmente de dónde estaba instalado Python original. Por ejemplo, en Windows suele apuntar a algo como:

C:UsersTuAppDataLocalProgramsPythonPython312python.exe

Si desinstalas ese Python exacto, el venv muere. Pero si mantienes esa instalación o usas un Python portable, el entorno sobrevive feliz.

¿Centralizado o local? La organización de entornos

Aquí es donde la gestión de archivos se vuelve crítica. Para proyectos serios, especialmente en IA donde los nombres pueden volverse caóticos—como torch2_fixed_v2_final_real—la tercera opción suele ser la más sana: mantener el entorno pegado al proyecto.

Usar una carpeta .venv dentro del directorio de tu proyecto evita la contaminación entre proyectos y facilita los respaldos. Puedes inspeccionar esto en venv/pyvenv.cfg, donde verás exactamente a qué instalación de Python depende.

Mi recomendación práctica: para proyectos pequeños o medianos, usa siempre .venv dentro del proyecto. Para proyectos IA gigantes con CUDA delicada, mantén Conda centralizado pero con nombres MUY disciplinados.