尝试安装依赖于C库头文件的python库。目前，如果我尝试：
conda install hdf5
pip install bitshuffle
然后，由于无法找到gcc
hdf5.h错误
注意，conda 已已下载hdf5.h（至envs/myenv/include），并且作为解决方案，在这种情况下有一个替代渠道，conda可以从中安装bitshuffle。
是否建议练习conda install gcc而不是使用（或让pip使用）系统默认编译器？ conda activate是否应将其include目录添加到常见编译器使用的环境变量中？将conda和pip用法结合起来是不好的做法吗？
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我发现the *-compiler packages (e.g., c-compiler) from Conda Forge相对容易使用，并且它们的行为完全符合您的描述。也就是说，每当激活环境时，它们就会自动将环境的include和lib文件夹添加为编译器的搜索位置。从技术上讲，它们的主要用途是用于构建Conda Forge软件包，但是使用它们作为本地构建的编译器时，我没有遇到任何问题。
如果您仍然想使用自己的系统级编译器，则可以手动创建自己的activation scripts来模仿*-compiler软件包的功能（例如，更改CLFAGS和{ {1}}。
我要说的建议做法是保持环境尽可能独立。这样做的好处是可以创建一个部署到多个平台（例如 osx-64 和 linux-64 ）的环境定义（YAML），并可以使用相同的命令。另外，如果您构建与LDFLAGS_LD兼容的代码，则基本上可以轻松地将其代码本身打包为Conda软件包。
最后，应注意，所讨论的原始软件包是now on Conda Forge。 The meta.yaml显示了哪些软件包足以使环境构建该软件包。