Quelles sont les différences entre Python et Anaconda ?

Dans cet article, nous découvrirons les différences entre Python et Anaconda.

Qu'est-ce que Python ?

Python est un langage open source qui met l'accent sur la facilité de lecture du code. Et comprenez en indentant les lignes et en fournissant un espace blanc. La flexibilité de Python et Sa facilité d'utilisation le rend idéal pour une variété d'applications, y compris, mais sans s'y limiter, Pour le calcul scientifique, l'intelligence artificielle et la science des données, ainsi que la création et le développement Candidature en ligne. Lorsque Python est testé, il est immédiatement traduit en langage machine puisqu’il s’agit d’un langage interprété. Certains langages, comme le C++, Nécessite une compilation pour être compris.

La maîtrise de Python est un avantage important car il est très simple à comprendre, développer, Exécuter et lire. Cela fait de Python la programmation la plus populaire et la plus facile à comprendre. Le langage est utilisé dans de nombreuses applications de l’industrie informatique, notamment la cybersécurité.

Qu’est-ce qu’Anaconda ?

Anaconda est une distribution open source gratuite pour la programmation Python et R langue. Science des données, machine learning, analyse prédictive, traitement du big data, etc. langue. Science des données, apprentissage automatique, analyse prédictive, traitement du Big Data et Les applications d'apprentissage profond l'utilisent pour améliorer la gestion et le déploiement des packages.

En 2012, Peter Wang et Travis Oliphant fondent Anaconda Inc (Continuum Analytics), Responsable du développement et de la maintenance d'Anaconda. sauf que c'est Produits Anaconda sous les noms Anaconda Distribution et Anaconda Édition personnelle.

Plus de 8 millions de personnes utilisent la distribution Anaconda, qui offre plus de fonctionnalités Plus de 300 programmes de science des données pour Windows, Linux et macOS.

Certains progiciels sont les suivants -

• Jupyter Notebook - Il s'agit d'un cahier collaboratif (partageable) qui combine du code en direct, des visualisations et du texte.

• Bibliothèques de visualisation - Bokeh, Datashader, Matplotlib et Holoviews sont plusieurs bibliothèques de visualisation.

• Bibliothèques de science des données - Pandas, NumPy et Dask sont quelques exemples de bibliothèques de science des données.

• Bibliothèques d'apprentissage automatique - TensorFlow, Scikit-learn et Theano sont des exemples de bibliothèques d'apprentissage automatique.

• L'installation et la mise à jour des packages ainsi que la configuration de nouveaux environnements sont facilitées avec Conda, un système de gestion de packages et d'environnements open source.

Différences clés entre Anaconda et Python

• La communauté de la science des données bénéficie de la création d'Anaconda et de Python. La principale différence entre Python et Anaconda est qu'Anaconda est également un langage de programmation généraliste de haut niveau, tandis que le premier est une distribution de langages de programmation Python et R pour les applications de science des données et d'apprentissage automatique.

• Comparé au gestionnaire de packages Python pip, le gestionnaire de packages Anaconda s'appelle conda.

• Bien que Python ait été utilisé pour créer Anaconda, il est important de noter que Conda est un gestionnaire de packages qui peut être utilisé pour n'importe quel programme dans un environnement de système virtuel, tandis que pip n'est qu'un gestionnaire de packages pour Python.

• Python est un langage de programmation à usage général qui peut être utilisé pour créer des applications Web et de bureau, tandis qu'Anaconda se limite à la science des données et à l'apprentissage automatique.

• En tant qu'outil de science des données, Anaconda n'exige pas que ses contributeurs soient des programmeurs. Le langage de programmation Python est très puissant, mais son utilisation efficace nécessite une solide maîtrise du langage.

La différence entre installer Anaconda et Python

se traduit par : fonction

Facteurs de comparaison	Python	Python
Instructions	Anaconda est un Python et R open source Le but de la distribution est Effectuer des calculs scientifiques Plus facile en améliorant gestion des paquets et déployer.	Python est un langage de haut niveau, Expliqué et gratuit langage de programmation peut être utilisé pour Divers projets.
Utilisation	En particulier, Anaconda est Développé pour faciliter des fonctionnalités approfondies apprentissage, apprentissage automatique, et des projets de science des données.	Au-delà du domaine des données sciences et machines Apprenez, Python trouve une utilité parmi bien d'autres aspects Y compris les champs, y compris les systèmes embarqués, vision par ordinateur, réseau développer et Logiciel réseau.
Développeur	L'entreprise a été créée en 2012 Auteurs : Peter Wang et Travis Oliphant est aux commandes Développement et maintenance continus de python.	Guido van Rossum premier Python conçu langage de programmation, La Python Software Foundation continue langue développement.
Gestionnaire de paquets	Conda est un progiciel fournisseur de gestionnaire python.	pip est un progiciel fournisseur de gestionnaire le Programmation Python langue.
Communauté	Par rapport aux autres La large base d'utilisateurs de Python, Celui d'Anaconda est beaucoup plus petit.	Par rapport aux autres Anaconda, utilisateur de Python la base est considérablement plus gros.
Éléments de support	De nombreux progiciels et Des bibliothèques telles que NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn, nltk, et Jupiter, déjà Et Jupiter a installé en python.	Python peut être utilisé dans n'importe quel système opérateur. nombre nombres, chaînes, listes, Les tuples et les dictionnaires sont Toutes les entrées valides. Python Le code s'exécute correctement sur un Grande variété de systèmes.
Autre programmation Prise en charge linguistique	R et Python Langages de programmation obtenir du soutien python. comme un Les sous-programmes d'Anaconda, Spyder est un outil Python choisir.	Python est disponible pour tant procédurales que orienté objet Programmez-le pour qu'il soit Langue polyvalente.
Popularité	Anaconda est le premier choix science des données La communauté va au-delà de Python Parce que cela résout plusieurs problèmes Problèmes communs aux deux parties début et période processus de développement.	En tant qu'universel Langue et syntaxe accessible, elle a une très grande popularité Que vous soyez débutant ou Programmeur expérimenté.
Gestionnaire de paquets Fonctionnement	Gestionnaire de paquets Anaconda (Conda) peut être Quoi utiliser pour configurer Python et bibliothèques non Python.	gestionnaire de paquets pip vous permettra seulement d'installer Progiciels liés à Python.

Conclusion

L'analyse des données aide les entreprises à identifier leurs clients potentiels. développement des affaires La technologie simplifie la gestion et l’analyse des données.

Anaconda est le programme idéal à utiliser si vous avez une grande quantité de données à analyser.

Cependant, la flexibilité de Python en fait un bon choix pour les programmeurs qui souhaitent créer des données. Applications scientifiques.

La programmation Anaconda utilise le gestionnaire de packages conda, tandis que Python La programmation utilise souvent le gestionnaire de packages pip.

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