在本文中，我们将了解 Python 和 Anaconda 之间的差异。
Python 是一种开源语言，非常重视使代码易于阅读 并通过缩进行和提供空白来理解。 Python 的灵活性和 易于使用使其非常适用于各种应用，包括但不限于 对于科学计算、人工智能和数据科学，以及创造和发展的 在线应用程序。当Python经过测试时，它会立即被翻译 转化为机器语言，因为它是一种解释性语言。有些语言，比如 C++， 需要编译才能被理解。
精通Python是一个重要的优势，因为它非常易于理解、开发， 执行并读取。这使得 Python 成为最流行、最容易理解的编程 计算机行业中的许多应用程序都使用该语言，包括网络安全。
Anaconda 是 Python 和 R 编程的免费开源发行版 语言。数据科学、机器学习、预测分析、大数据处理等 语言。数据科学，机器学习，预测分析，大数据处理，和 深度学习应用使用它来改进软件包管理和部署。
2012 年，Peter Wang 和 Travis Oliphant 创立了 Anaconda Inc (Continuum Analytics)， 负责Anaconda的开发和维护。除了是 Anaconda 产品，名称为 Anaconda Distribution 和 Anaconda 个人版。
有超过 800 万人使用 Anaconda 发行版，该发行版提供了更多功能 超过 300 个适用于 Windows、Linux 和 macOS 的数据科学程序。
部分软件包如下 -
Jupyter Notebook − 它是一个协作（可共享）的笔记本，结合了实时代码、可视化和文本。
可视化库 - Bokeh，Datashader，Matplotlib和Holoviews是几个可视化库。
数据科学库 - Pandas、NumPy 和 Dask 是数据科学库的一些示例。
机器学习库 - TensorFlow、Scikit-learn 和 Theano 是机器学习库的示例。
安装和更新软件包以及设置新环境都变得更加容易，使用Conda，这是一个开源的软件包和环境管理系统。
数据科学社区受益于Anaconda和Python的创建。Python和Anaconda的主要区别在于Anaconda也是一种高级通用编程语言，而前者是Python和R编程语言的分发，用于数据科学和机器学习应用。
与 Python 包管理器 pip 相比，Anaconda 包管理器称为 conda。
虽然Python用于创建Anaconda，但需要注意的是Conda是一个可以用于虚拟系统环境中的任何程序的包管理器，而pip仅是Python的包管理器。
Python 是一种通用编程语言，可用于制作网络和桌面应用程序，而 Anaconda 仅限于数据科学和机器学习。
作为一个数据科学工具，Anaconda并不要求其贡献者是程序员。Python编程语言非常强大，但要有效地使用它需要对该语言有扎实的掌握。
| 比较因素 | 蟒蛇 | Python |
|---|---|---|
| 说明 | Anaconda是一个 开源的Python和R 分布的目的是 进行科学计算 通过改进更容易 包管理和 部署。 | Python是一种高级语言， 解释且免费 编程语言 可能用于的 各种各样的项目。 |
| 使用 | 特别是，Anaconda是 开发以促进深入的功能 学习、机器学习、 和数据科学项目。 | 超越数据领域 科学与机器 学习，Python找到用途 在许多其他方面中 包括字段在内，包括 嵌入式系统， 计算机视觉，网络 开发和 网络软件。 |
| 开发者 | 公司成立于2012年 作者：Peter Wang 和 Travis Oliphant负责 的持续开发和维护 蟒蛇。 | Guido van Rossum 第一 设计了Python 编程语言, Python 软件基金会继续 语言 开发。 |
| 包管理器 | Conda 是一个软件包 经理提供者 蟒蛇。 | pip 是软件包 经理提供者 the Python编程 语言。 |
| 社区 | 与其他相比 Python的大量用户基础， Anaconda 的要小得多。 | 与其他相比 Anaconda，Python 的用户 base is considerably (基础相当) 更大。 |
| 支持元素 | 许多软件包和 库，如 NumPy、SciPy、 熊猫、Scikit 学习、nltk、 和木星，已经 并且 Jupiter，已经 installed in 蟒蛇。 | Python 可以在任何 操作系统。数字 数字、字符串、列表、 元组和字典是 所有有效输入。 Python 代码在 a 上正确运行 宽广的系统的种类。 |
| 其他编程 语言支持 | R 和 Python 编程语言s 得到支持 蟒蛇。作为一个 Anaconda 的子程序， Spyder是Python工具 选择。 | Python 可用于 既是程序性的又是 面向对象 编程，使其成为 多功能语言。 |
| 流行度 | Anaconda 是首选 数据科学 社区超越Python 因为它解决了几个问题 双方的共同问题 开始和期间 开发流程。 | 作为一个通用的 语言与 平易近人的语法，它有 一个很高的受欢迎程度 无论是初学者还是 经验丰富的程序员。 |
| 包管理器 Functioning | 的翻译为：功能包管理器 Anaconda (Conda) 可能是 用于设置Python的内容 和非 Python 库。 | pip软件包管理器 只会让你安装 Python相关的软件包。 |
数据分析帮助企业识别他们的潜在客户。业务的发展 技术简化了数据管理和分析。
如果您有大量需要分析的数据，Anaconda是使用的理想程序。
然而，Python 的灵活性使其成为程序员创建数据的不错选择 科学应用。Anaconda 编程使用 conda 包管理器，而 Python 编程常常使用pip软件包管理器。
以上是Python和Anaconda之间有什么区别？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
