Чем питон от анаконды отличается: 10 основных различий между Python и Anaconda, о которых вы не знали: текущие школьные новости

Разница между Анакондой и Питоном

Два значительных достижения произошли в области науки о данных и машинного обучения. Один — это разработка Anaconda, а второй — Python.

ИТ-викторина

Проверьте свои знания по темам, связанным с технологиями

1 / 10

Телефоны с расширенными функциями, которые обычно не встречаются в сотовых телефонах, и называются

зеркалок

Смартфоны

Таблеты

Блокноты

2 / 10

Машина становится разумной, как только они

обученный

началась

установлен

выключен

3 / 10

Применительно к компьютерной сети точное значение термина VPN:

Виртуальная защищенная сеть

Защищенная от вирусов сеть

Сеть с защитой от вирусов

Виртуальная частная сеть

4 / 10

Какой из следующих доменов ИИ пытается извлечь информацию из произнесенных и написанных слов с помощью алгоритмов?

Нейронная сеть

Компьютерное зрение

Наука данных

Обработка естественного языка

5 / 10

Какая из следующих наиболее продвинутых форм ИИ?

Нейронная сеть

Машинное обучение

Наука данных

Глубокое обучение

6 / 10

Что означает АМ?

Анджело Маркони

Годовая медиана

Амплитудная модуляция

Ампер

7 / 10

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это область, которая направлена ​​на то, чтобы сделать людей более интеллектуальными.

Искусственный интеллект — это область, целью которой является повышение безопасности

Искусственный интеллект — это область, целью которой является разработка интеллектуальных машин.

Искусственный интеллект — это область, целью которой является добыча данных

8 / 10

Какой веб-браузер разработан Google

IE

FireFox

Safari

Chrome

9 / 10

Что такое основание восьмеричной системы счисления?

2

10

8

16

10 / 10

Цель машинного обучения состоит в том, чтобы

узнавать лицо человека

продумать алгоритм и выполнить задание

позволить машинам учиться самостоятельно, используя предоставленные данные

обучен на огромном количестве данных

ваш счет

Разработка этих двух программ привела к пониманию данных. Компании ищут рабочую силу с набором навыков в одном из этих или обоих.

Основные выводы

1. Anaconda — это дистрибутив языка программирования Python, который включает предустановленные пакеты, библиотеки и инструменты, упрощающие настройку и управление средами Python для приложений обработки данных и машинного обучения.
2. Python — это универсальный язык программирования высокого уровня, который делает упор на удобочитаемость кода и позволяет разработчикам писать четкий, логичный код для небольших и крупных проектов.
3. Основное различие между Anaconda и Python заключается в том, что Anaconda — это дистрибутив Python, специально разработанный для задач обработки данных и машинного обучения. В то же время Python является языком программирования общего назначения.

Анаконда против Питона

Anaconda — это дистрибутив языка Python, используемый для научных вычислений и обработки данных. Python — это высокоуровневый универсальный язык обработки данных и машинного обучения.

---

 

Сравнительная таблица

Параметр сравнения	Анаконда	Питон
Определение	Anaconda — это корпоративная платформа обработки данных, которая распространяет R и Python для машинного обучения и обработки данных.	Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения для машинного обучения и обработки данных.
Категория	Anaconda принадлежит Data Science Tools	Python принадлежит к компьютерным языкам
Package Manager	Anaconda имеет conda в качестве менеджера пакетов	Python имеет pip в качестве менеджера пакетов
Пользовательские приложения	Anaconda в первую очередь разработана для поддержки задач обработки данных и машинного обучения.	Python используется в науке о данных и машинном обучении, а также в различных приложениях во встроенных системах, веб-разработке и сетевых программах.
Управление пакетами	Диспетчер пакетов conda позволяет устанавливать как Python, так и не-Python библиотеки.	Pip менеджера пакетов позволяет установить все зависимости Python

Хотите сохранить эту статью на потом? Нажмите на сердечко в правом нижнем углу, чтобы сохранить в свой собственный блок статей!

---

 

Что такое Анаконда?

Anaconda — это бесплатный инструмент для обработки данных с открытым исходным кодом, предназначенный для распространения языков программирования R и Python для задач обработки данных и машинного обучения. Anaconda стремится упростить данные управление и их развертывание.

Anaconda — это мощная платформа для специалистов по обработке и анализу данных. Менеджер пакетов Anaconda — это conda, который управляет версиями пакетов.

Anaconda — это инструмент, который предлагает сразу все необходимые пакеты, связанные с наукой о данных. Программисты выбирают Anaconda за простоту использования.

Anaconda написана на Python, и полезная информация о Conda отличается от pip на Python; этот менеджер пакетов проверяет требования зависимостей и устанавливает их, если это необходимо.

Что еще более важно, предупреждающие знаки даются, если зависимости уже существовать.

Conda очень быстро устанавливает зависимости вместе с частыми обновлениями. Это облегчает создание и загрузку с одинаковой скоростью и простым переключением среды.

Установка Anaconda проста в использовании и наиболее предпочтительна для непрограммистов, которые занимаются анализом данных.

В Anaconda предварительно встроено более 1500 пакетов Python или R для обработки и анализа данных. У Anaconda есть специальные инструменты для сбора данных с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта.

Anaconda — это инструмент, используемый для разработки, тестирования и обучения в одной системе. Инструментом можно управлять с любым проектом, поскольку среда легко управляема.

 

Что такое Python?

Python — это высокоуровневый интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня, названный в честь его динамической семантики.

Встроенные высокоуровневые структуры данных в сочетании с динамической привязкой и типизацией делают их более удобными для быстрой разработки приложений.

Python широко используется при разработке приложений с графическим интерфейсом, веб-сайтов и приложений. Он также заботится об основных функциях приложения, постоянно отслеживая и выполняя повседневные задачи программирования.

Читаемость кода в Python — лучшая особенность языка. синтаксис кода относительно прост. Иногда в качестве команды можно использовать общеупотребительные английские слова.

Python настолько универсален, что можно создать индивидуальное приложение, не переусердствуя с кодом, то есть не написав дополнительный код. Это экономит время и усилия с точки зрения программиста.

Python — надежный язык программирования для разработки сложных и заметных программных приложений. Причина кроется в гибких парадигмах программирования и особенностях языка.

Python широко используется, потому что его поддерживает большинство операционных систем. Один и тот же код можно запустить на нескольких платформах без перекомпиляции.

Сложная разработка программного обеспечения упрощается с помощью Python. Его можно использовать для настольных и веб-приложений, а также для сложных научных числовых приложений.

Python облегчает анализ данных и поэтому замечательно используется в науке о данных и индустрии машинного обучения. Функции анализа данных Python помогают создавать индивидуальные решения для данных об ошибках, не занимая много времени.

---

Основные различия между Anaconda и Python

1. Anaconda и Python лучше всего использовать для индустрии обработки данных. Anaconda — это дистрибутив языков программирования Python и R, используемый для задач обработки данных и машинного обучения. Для сравнения, Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения.
2. Менеджер пакетов в Anaconda называется Conda, а в Python это pip.
3. Анаконда написана на Python. Однако следует отметить, что Conda является менеджером пакетов любого программного обеспечения, которое можно использовать в средах виртуальных систем. Напротив, pip, пакет менеджера Python, облегчает установку, обновление, а также удаление только пакетов Python.
4. Anaconda используется только для задач обработки данных и машинного обучения, тогда как python — это язык программирования, используемый для создания многих веб-приложений, сетевого программирования и настольных приложений.
5. Anaconda — это инструмент для обработки данных, а это значит, что человеку, работающему с ним, не нужно быть программистом. Однако для работы на языке программирования Python необходимо полностью изучить язык программирования.

Рекомендации

1. https://www.freecodecamp.org/news/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-16-04-64-bit-6f1c4675ce44/
2. https://www.pythonforbeginners.com/learn-python/what-is-python/

Один запрос?

Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️

Сандип Бхандари

Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.

Разница между Anaconda и программированием на Python

Основное различие между Anaconda и программированием на Python заключается в том, что Anaconda является дистрибутивом языков программирования таких как Python и R для науки о данных и машинного обучения, а Python — это язык программирования высокого уровня общего назначения.

Anaconda может использоваться для различных приложений, но в основном Anaconda используется для задач Науки о данных и Машинного обучения. Он включает в себя крупномасштабную обработку данных, прогнозную аналитику и научные вычисления. Кроме того, он упрощает управление пакетами и их развертывание. С другой стороны, Python — это язык программирования общего назначения. Он помогает разрабатывать различные приложения в области науки о данных, машинного обучения, встроенных систем, компьютерного зрения, веб-разработки, сетевого программирования и многих других.

Содержание

1. Обзор и основные отличия
2. Что такое Anaconda
3. Что такое программирование на Python
4. В чем сходство между программированием на Anaconda и Python
   
5. В чем разница между программированием на Anaconda и Python
6. Заключение

Что такое Anaconda?

Anaconda — бесплатная платформа для обработки данных. Его можно установить на различные операционные системы, такие как Windows, Linux, MacOS.  Он состоит из дистрибутивов Python и R и менеджера пакетов под названием conda. Anaconda предоставляет набор предустановленных библиотек и пакетов. Некоторые из них: NumPy, SciPy, Pandas, Scikit learn, nltk и Jupiter. Anaconda Enterprise является коммерческим продуктом Anaconda. Anaconda Enterprise позволяет бизнес-организациям разрабатывать масштабируемые и защищенные приложения уровня предприятия.

Однако для выполнения задач Науки о данных можно установить Python, а затем при необходимости установить пакеты с помощью pip. Anaconda является альтернативой и предоставляет все необходимые пакеты одновременно. Так что это удобнее для пользователей. Оба метода выполняют одну и ту же задачу. Разработчики могут выбрать любой из них в зависимости от предпочтений. Обычно сообщество специалистов в области данных предпочитает Anaconda, поскольку она решает множество общих проблем как на начальном этапе, так и на протяжении всего процесса разработки. В целом, Anaconda упрощает задачи в области данных и машинного обучения.

Что такое программирование на Python?

Python — это язык программирования высокого уровня общего назначения. Он бесплатный, с открытым исходным кодом и он кроссплатформенный. Он также поддерживает типы данных, такие как числовые значения, строки, списки, записи и словари. Python является многопарадигмальным языком программирования и поддерживает процедурное программирование а также объектно-ориентированное программирование. Более того, это язык на основе интерпретатора. Интерпретатор читает исходный код построчно. Следовательно, он более медленный язык по сравнению с языками на основе компилятора, такими как C, C++.

Язык программирования Python

Синтаксис этого языка прост и легок в изучении. Следовательно, эта языковая простота помогает разрабатывать алгоритмы и решать проблемы в минимальные сроки. Еще одним преимуществом является то, что проще создавать мощные графические интерфейсы пользователя. В дополнение к этому, Python поддерживает базы данных, такие как MySQL, MSSQL.  В целом, Python — это язык общего назначения, который позволяет создавать различные приложения. Он популярен как среди начинающих, так и среди разработчиков.

В чем сходство между программированием на Anaconda и Python?

• Анаконда написана на Python.

В чем разница между программированием на Anaconda и Python?

Anaconda — это дистрибутив языков программирования Python и R, а Python — это язык программирования общего назначения высокого уровня. Организация Anaconda, Inc. (Continuum Analytics) разработала Anaconda. Напротив, Гвидо ван Россум разработал язык Python, а Python Software Foundation продолжил его развитие. Anaconda предоставляет conda в качестве менеджера пакетов, тогда как язык Python предоставляет pip в качестве менеджера пакетов. Python pip позволяет устанавливать зависимости Python. С другой стороны, Anaconda позволяет устанавливать зависимости библиотек python и non-python.

Кроме того, Анаконда в основном используется для науки о данных и машинного обучения. Тогда как Python используется в различных приложениях, таких как встроенные системы, компьютерное зрение, веб-разработка, сетевое программирование, включая машинное обучение и науку о данных. Как правило, Python имеет большее сообщество, чем Anaconda.

Заключение — Anaconda против программирования на Python

Разница между Anaconda и Программированием на Python заключается в том, что Anaconda является дистрибутивом языков программирования Python и R для науки о данных и машинного обучения, в то время как программирование Python является языком программирования общего назначения высокого уровня.

Anaconda против Python в программном обеспечении: основные различия

Python и Anaconda — два самых популярных языка программирования в мире. Эти языки широко используются в машинном обучении, науке о данных и других научных приложениях. Python — это язык программирования, а Anaconda — это дистрибутив Python, который поставляется с несколькими предустановленными пакетами, которые обычно используются в научных вычислениях. В этой статье мы обсудим ключевые различия между Python и Anaconda. Анаконда против. Статья о Python может помочь вам решить, какой из них лучше соответствует вашим требованиям.

Что такое Анаконда?

Это дистрибутив Python, разработанный специально для машинного обучения и обработки данных. Вместе с ним поставляется ряд предустановленных пакетов, таких как SciPy, Malplotlib, Pandas и NumPy. Эти пакеты используются в научных вычислениях. Он также предназначен для беспрепятственной работы с Jupyter Notebooks, веб-приложением с открытым курсом, которое позволяет обмениваться и создавать документы, состоящие из уравнений, описательного текста, визуализации и живого кода.

Особенности и преимущества Anaconda

Предустановленные пакеты, поставляемые с Anaconda, являются одним из ее основных преимуществ. Эти пакеты обычно используются в машинном обучении и науке о данных. Это позволяет вам сразу же работать над проектами без необходимости настраивать и устанавливать каждый пакет по отдельности.

Кроме того, имеется собственный менеджер пакетов под названием Conda, который позволяет легко устанавливать и управлять дополнительными пакетами.

Anaconda имеет еще одно преимущество, заключающееся в обеспечении согласованной среды для проектов. Это означает, что можно быть уверенным, что их код будет работать одинаково на любой машине, на которой установлена ​​Anaconda, независимо от того, какое другое программное обеспечение или операционная система были установлены. Это позволяет сэкономить много усилий и времени, особенно при работе над проектами с несколькими соавторами или при развертывании кода в производственных средах.

Что такое Python?

Язык программирования высокого уровня, который используется для большого количества приложений, таких как разработка игр, машинное обучение, веб-разработка, анализ данных и многое другое. Он популярен из-за простоты использования, простоты и чистого синтаксиса. Разработчики всех уровней квалификации предпочитают Python из-за указанных факторов.

Возможности и преимущества Python

Одним из основных преимуществ Python является его универсальность. Ряд приложений может использоваться Python. Это варьируется от машинного обучения до веб-разработки и всего, что между ними. Кроме того, Python имеет активное и большое сообщество разработчиков, что указывает на то, что в Интернете доступно большое количество ресурсов, включая фреймворки, учебные пособия и библиотеки.

Легкость использования и простота — еще одно преимущество Python. У него чистый синтаксис, который легко писать и читать, что делает его прекрасным выбором для новичков, которые только начинают учиться программировать. Более того, Python имеет большую стандартную библиотеку, предоставляющую огромное количество функций из коробки.

Ключевые различия между Anaconda и Python в программном обеспечении

Анаконда	Питон
Это дистрибутив Python, который используется для машинного обучения и обработки данных	Это язык программирования высокого уровня, который используется для ряда приложений.
Он имеет довольно много предустановленных пакетов, которые обычно используются в научных вычислениях	Нет предустановленных пакетов
Может безупречно работать с Jupyter Notebooks — веб-приложением с открытым исходным кодом для совместного использования и создания	Не имеет встроенных веб-приложений, но доступен ряд сторонних опций
Обеспечивает согласованную среду для ваших проектов	Среда может отличаться в зависимости от программного обеспечения, установленного в системе
Диспетчер пакетов Conda используется для управления и установки дополнительных пакетов	Менеджеры пакетов, такие как Pip, можно использовать для установки дополнительных пакетов

Anaconda или Python: что лучше?

Выбор использования Anaconda или Python в конечном итоге зависит от ваших конкретных требований и потребностей. Ниже приведены несколько факторов, которые необходимо учитывать.

Предустановленные пакеты

Anaconda имеет большое преимущество, поскольку поставляется со многими предустановленными пакетами, обычно используемыми в машинном обучении и науке о данных. Это экономит много усилий и времени, так как не нужно устанавливать каждый пакет отдельно. Однако в Python нет предустановленных пакетов. Их нужно установить с помощью менеджеров пакетов, таких как Pip.

Согласованная среда

Anaconda имеет еще одно преимущество, предоставляя согласованную среду для ваших проектов. Это означает, что можно быть уверенным, что код будет работать одинаково на любой машине с установленной Anaconda. Это экономит много усилий и времени, особенно при работе над проектами с несколькими соавторами или при развертывании кода в производственных средах.

Универсальность

Anaconda специально разработан для машинного обучения и обработки данных, а Python — более универсальный инструмент, который можно использовать в самых разных приложениях. Python имеет активное и большое сообщество разработчиков, которое позволяет размещать в Интернете множество ресурсов, включая фреймворки, учебные пособия и библиотеки.

Кривая обучения

Python относительно прост в изучении, поэтому новички, которые учатся программировать, могут легко освоить Python. Anaconda, с другой стороны, требует больше навыков и знаний в предметной области для эффективного применения.

Часто задаваемые вопросы

1. Для чего используется программное обеспечение Anaconda?

Anaconda — это довольно популярный дистрибутив языка программирования Python. Он разработан специально для машинного обучения и науки о данных. Anaconda поставляется с более чем 1500 предустановленными пакетами. Эти пакеты включают Scikit-learn, NumPy, Matplotlib, Pandas и т. д. Эти пакеты обычно используются для анализа данных и научных вычислений. Anaconda поставляется с собственным менеджером пакетов Conda. Это делает Anaconda ценным инструментом для разработчиков и исследователей в этих областях.

2. Для чего используется Python?

Python — это язык программирования высокого уровня, который можно использовать для широкого круга приложений. Обычно он используется для разработки игр, веб-разработки, машинного обучения, анализа данных и многого другого. Python имеет активное и большое сообщество разработчиков. Это сообщество обеспечивает доступность множества ресурсов в Интернете, включая фреймворки, библиотеки и учебные пособия.

3. Зачем использовать Anaconda вместо Python?

Существует несколько преимуществ использования Anaconda по сравнению с Python. Во-первых, с Anaconda поставляется большое количество предустановленных пакетов, которые можно использовать для анализа данных и научных вычислений. Эти предустановленные пакеты экономят много сил и времени, поскольку не нужно устанавливать каждый пакет отдельно. Кроме того, Anaconda обеспечивает согласованную среду для ваших проектов, а это означает, что вы можете быть уверены, что ваш код будет работать одинаково на любой машине, на которой установлена ​​Anaconda, независимо от другого программного обеспечения или операционной системы, установленных на машине.

Conda, менеджер пакетов Anaconda, является дополнительным преимуществом. Благодаря Conda становится легко устанавливать, управлять и обновлять пакеты, и он может автоматически обрабатывать зависимости внутри пакетов. Это экономит много усилий и времени, и вам не нужно беспокоиться об управлении зависимостями вручную или разрешении конфликтов внутри пакетов.

4. Нужен ли Python для Anaconda?

Да. Anaconda построена после Python, поэтому для использования Anaconda обязательно должен быть установлен Python на компьютере. Однако вам не нужно устанавливать Python отдельно при использовании Anaconda, поскольку Anaconda поставляется со своей собственной версией Python.

5. Как мне начать программировать в Anaconda?

Сначала необходимо установить Anaconda в своей системе, чтобы начать кодирование в Anaconda. После его установки должен запуститься навигатор Anaconda. Anaconda Navigator — это графический пользовательский интерфейс, который позволяет запускать Spyder, Rstudio, Jupyter Notebook и другие популярные инструменты машинного обучения и обработки данных.

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет вам делиться и создавать документы, содержащие уравнения, описательный текст, живой код и визуализации. Можно начать кодирование на Python, используя предустановленные пакеты, которые поставляются с Anaconda. Можно также установить дополнительные пакеты с помощью диспетчера пакетов Conda.

6. Подходит ли Anaconda для машинного обучения?

Да, Anaconda — отличный инструмент для машинного обучения. Это дистрибутив языков программирования Python и R с открытым исходным кодом, который включает в себя множество предустановленных пакетов, в том числе популярные библиотеки машинного обучения, такие как Scikit-learn, TensorFlow, Keras и PyTorch. Он обеспечивает согласованную среду для управления пакетами и зависимостями и включает Jupyter Notebook для интерактивного исследования данных и создания прототипов моделей машинного обучения.

Заключение 

В заключение, Python и Anaconda — два популярных инструмента программирования, которые обычно используются для машинного обучения, обработки данных и других научных приложений. В то время как Python является универсальным языком программирования, который можно использовать для широкого круга приложений, Anaconda предоставляет более специализированную среду для машинного обучения и обработки данных с предустановленными пакетами и менеджером пакетов, которые упрощают управление зависимостями и разрешение конфликтов. между пакетами. В конечном итоге выбор между Anaconda и Python зависит от ваших конкретных потребностей и требований.

Если вы хотите улучшить свои навыки разработки программного обеспечения, мы настоятельно рекомендуем вам пройти учебный курс Simplilearn Full Stack Java Developer Career Bootcamp. Эта программа может помочь вам отточить нужные навыки, получить ключевое руководство о том, как начать свою карьеру в области разработки полного стека, а также получить наставничество, чтобы с легкостью проходить собеседования.

Если у вас есть какие-либо вопросы или сомнения, не стесняйтесь оставлять их в разделе комментариев ниже. Наша команда свяжется с вами в ближайшее время.

Python против Anaconda — в чем разница?

Каковы основные различия между Python и Anaconda? Вот что вам нужно знать.

Python — это многоцелевой язык программирования, используемый во всем, от машинного обучения до веб-дизайна. Он использует pip (рекурсивная аббревиатура от «Pip Installs Packages» или «Pip Installs Python») в качестве диспетчера пакетов для автоматизации установки, обновления и удаления пакетов.

Anaconda — это дистрибутив (набор) Python, R и других языков, а также инструменты, предназначенные для обработки данных (например, Jupyter Notebook и RStudio). Он также предоставляет альтернативный менеджер пакетов под названием 9.0153 конда .

Итак, когда вы устанавливаете Python, вы получаете язык программирования и pip (доступно в Python 3.4+ и Python 2.7.9+), что позволяет пользователю устанавливать дополнительные пакеты, доступные в Python Package Index (или PyPi).

В отличие от Anaconda, вы получаете Python, R, более 250 предустановленных пакетов, инструменты обработки данных и графический пользовательский интерфейс Anaconda Navigator.

Таким образом, основное различие между Python и Anaconda заключается в том, что первый — это язык программирования, а второй — программное обеспечение для установки и управления Python и другими языками программирования (например, R).

В этой статье мы обсудим, как использовать Anaconda для управления и установки пакетов, а также когда использовать pip или conda . Кроме того, мы обсудим различия между разновидностями conda (то есть miniconda и mamba ).

Менеджеры пакетов и сред

Обратите внимание, что я использую Linux в качестве основной системы, так как это очень удобно для программирования проектов (вместе с macOS), поэтому в Windows следующие команды могут отличаться. Я советую установить Anaconda и использовать командную строку Anaconda для запуска команд в Windows.

В науке о данных и вообще в программировании мы используем виртуальные среды для изоляции зависимостей пакетов, используемых в разных проектах, чтобы они не конфликтовали друг с другом. Например, у вас может быть два проекта: один использует pandas 0.25, а другой — pandas 1.5. Вы не можете установить обе версии для всей системы, но вы можете создать изолированные среды для каждого из этих проектов, активировать их и начать кодирование.

Обратите внимание, однако, что можно установить несколько версий Python для всей системы с pyenv и использовать его плагин pyenv-virtualenv для управления виртуальными средами в Unix.

И Python, и Anaconda предлагают решения для создания виртуальной среды и управления пакетами.

Python

Python включает встроенный модуль venv (из «виртуальной среды»), который может создавать изолированные наборы версий Python и связанных пакетов.

1. Запустите python3 -m venv /path/to/dir , чтобы создать среду. Например, команда python3 -m venv ./venv_dir создаст виртуальную среду в каталоге venv_dir , расположенном в текущем рабочем каталоге.
2. Активируйте его, запустив source venv_dir/bin/activate .
3. Вы увидите имя среды в круглых скобках перед вашим именем пользователя.
4. Список пакетов, установленных в этой среде, запустив pip list . На данный момент их не так много, так как это свежая среда.
5. Деактивируйте его командой deactivate .

 python3 -m venv ./venv_dir
источник venv_dir/bin/активировать
список пунктов
Версия пакета
------------- -------
пункт 20.0.2
pkg-ресурсы 0.0.0
setuptools 44.0.0 

Теперь давайте установим несколько пакетов в этой среде. Мы можем сделать это с помощью pip , но сначала нам нужно снова активировать среду. Затем выполните команду pip install pandas==1.2.5 seaborn . Это установит версию pandas по состоянию на июнь 2021 года и последняя доступная версия seaborn (0.11.2 по состоянию на август 2021 года).

Обратите внимание, что pip собирает и устанавливает зависимости этих пакетов, таких как numpy (требуется для pandas ) и matplotlib (требуется для seaborn ).

 pip install pandas==1.2.5 seaborn 

Anaconda

Anaconda предлагает собственный менеджер пакетов с открытым исходным кодом под названием конда . Он очень похож на pip , хотя у него не всегда самые последние пакеты и он немного медленнее, чем pip . Однако conda позволяет нам устанавливать пакеты вне экосистемы Python. conda предоставляет различные каналы, из которых мы можем устанавливать пакеты. pip имеет один центральный общедоступный репозиторий, PyPi, но также можно создать и разместить свой собственный репозиторий.

Чтобы создать виртуальную среду с Anaconda, мы можем использовать графический интерфейс Anaconda Navigator или командную строку. Начнем с Anaconda Navigator.

1. Сначала откройте Anaconda Navigator и щелкните «Среды» на левой панели (1). Затем нажмите Create внизу (2), напишите название вашей среды (3), выберите версию Python (или R) и нажмите зеленую кнопку «Создать» (4):

2. Теперь щелкните среду, чтобы активировать ее (5):

3. У нас уже есть несколько установленных пакетов в среде, но чтобы установить еще несколько, выберите «Не установлено» в раскрывающемся меню вверху (6) и найдите пакет с помощью строки поиска (7). Теперь нам нужно найти нужный пакет, выбрать его, нажать «Применить» внизу (8) и снова «Применить», когда он запросит наше подтверждение (9).):

Наконец, вернитесь на «Домашнюю» страницу, выберите среду и запустите нужное приложение (например, JupyterLab).

Хотя использование графического интерфейса более удобно для новичков по сравнению с командной строкой, оно действительно медленное и более сложное. Я настоятельно рекомендую изучить основы командной строки, чтобы значительно ускорить вашу работу.

Теперь создадим виртуальную среду с помощью командной строки.

1. Введите conda create -n test_env_v2 . Это создаст среду с именем test_env_v2 . Он спросит вас, хотите ли вы создать среду в каталоге, введите y и нажмите Enter для подтверждения. Обратите внимание, что я создаю среду в каталоге miniconda3 . Имейте это в виду; Я объясню, что такое miniconda позже.
2. Чтобы активировать среду, запустите conda активировать test_env_v2 . Обратите внимание, что имя среды появилось перед именем вашего пользователя и компьютера (в моем случае [email protected] ).
3. Теперь установите pandas , seaborn и jupyterlab , запустив conda install pandas=1.2.5 seaborn jupyterlab .
4. Теперь вы можете запустить JupyterLab, выполнив команду jupyterlab .

 conda создать -n test_env_v2
Сбор метаданных пакета (current_repodata.json): выполнено
Среда решения: сделано
## Пакетный план ##
  расположение среды: /home/artur/miniconda3/envs/test_env_v2
Продолжить ([г]/н)? у
Подготовка транзакции: сделано
Проверка транзакции: сделано
Выполнение транзакции: сделано
#
# Чтобы активировать эту среду, используйте
#
# $ conda активировать test_env_v2
#
# Чтобы деактивировать активную среду, используйте
#
# $ conda деактивировать
conda активировать test_env_v2
(test_env_v2) [электронная почта защищена]:~$
(test_env_v2) [электронная почта защищена]:~$ conda install pandas=1. 2.5 seaborn jupyterlab
(test_env_v2) [электронная почта защищена]:~$ jupyterlab 

Обратите внимание, что установка с conda занимает больше времени, чем с pip , но синтаксис несколько похож и более прост.

Существенным преимуществом conda является то, что он предоставляет несколько каналов для установки пакетов для разных целей. Основной канал пакетов, используемый по умолчанию, управляется Anaconda Inc. и может содержать устаревшие пакеты. С другой стороны, канал conda-forge (их веб-сайт) поддерживается сообществом и обычно предлагает большее количество обновленных пакетов.

Запустите conda config --add channel conda-forge , чтобы добавить этот канал. Теперь, когда вы хотите установить пакеты из conda-forge , просто добавьте параметр -c conda-forge к conda install — например, conda install -c conda-forge pandas seaborn устанавливает pandas и Seaborn из канала conda-forge .

 (test_env_v2) [электронная почта защищена]:~$ conda config --добавить канал conda-forge
(test_env_v2) [электронная почта защищена]:~$ conda install -c conda-forge pandas seaborn 

Конечно, существует множество других каналов, созданных для разных целей. Например, я биоинформатик и устанавливаю для своей работы множество инструментов, которые доступны только на канале bioconda . Другим примером является канал pytorch , предлагаемый платформой машинного обучения PyTorch.

Когда использовать Python или Anaconda?

Но когда мы используем pip или conda ? Это зависит.

PyPi включает более 350 000 пакетов, разработанных специально для Python, в то время как Anaconda предлагает только около 20 000 пакетов среди основного канала и конда-форж . Однако пакеты Anaconda не относятся к Python! То есть также могут быть, например, пакеты R или даже целые дистрибутивы программного обеспечения, использующие Python, R и Perl одновременно.

Более того, Anaconda в основном содержит пакеты для науки о данных, в то время как PyPi может устанавливать пакеты для любого варианта использования (например, для создания сетей или веб-сайтов). Кроме того, Anaconda имеет удобный для начинающих графический интерфейс.

Возможно, вы уже определились, когда использовать тот или иной метод. Если вы новичок в науке о данных, используйте Anaconda; если вы более опытны в командной строке и не можете найти пакеты для своего проекта (которые могут быть за пределами области науки о данных), тогда выберите Python пункт и PyPi.

Теперь давайте обсудим различия между Анакондой и Миникондой.

Anaconda против Miniconda

Miniconda — еще один дистрибутив Python, но, в отличие от Anaconda, он содержит всего несколько предустановленных пакетов (вместо 250+ в Anaconda). Конечно, он также включает менеджер пакетов conda .

Другими словами, Miniconda — это облегченная версия Anaconda. Вам следует использовать его, если вы хотите самостоятельно установить все необходимые пакеты с помощью командной строки и не хотите тратить место на диске на пакеты, которые вы не будете использовать. Вы можете установить его, следуя инструкциям для вашей платформы здесь.

Однако, если вы не очень хорошо разбираетесь в командной строке, но хотите сразу приступить к программированию, выберите Anaconda и ее графический интерфейс пользователя Anaconda Navigator.

Mamba

Помните, я говорил вам, что менеджер пакетов conda несколько медленнее, чем pip ? Что ж, у нас есть лучшая альтернатива, чтобы ускорить процесс.

Mamba — это Miniconda, переписанная на C++, поэтому она работает быстрее и использует меньше вычислительных ресурсов. Он использует точно такой же синтаксис: вам просто нужно изменить conda to mamba в командах.

Чтобы установить Mamba, запустите conda install -c conda-forge mamba .

Я определил, что на моей машине с уже установленными средами и тоннами кэшированных пакетов (а также добавленными каналами) conda на самом деле немного быстрее! Тем не менее, я всегда использую mamba на своем экземпляре Amazon EC2 (крошечный сервер, предлагаемый Amazon Web Services) всего с одним гигабайтом ОЗУ, поскольку процесс conda завершается из-за нехватки памяти. Более того, mamba работает намного быстрее на новых машинах, чем conda . В конце концов, вы сами выбираете менеджер пакетов для своего проекта.

Выводы

В этой статье я обсудил различия между Python, Anaconda, Miniconda и Mamba. Подведем итог:

1. Если вы хотите использовать только пакеты Python для науки о данных и других областях, используйте менеджер пакетов Python pip .
2. Если вы новичок в науке о данных и хотите сразу приступить к созданию выдающихся проектов, используйте Anaconda и Anaconda Navigator с графическим интерфейсом.