Anaconda проти Python

Багато розробників і вчених задаються питанням, що вибрати для використання – Anaconda чи Python. Обидва інструменти є популярними у світі науки про дані та програмування, але вони служать різним цілям. Пропануємо розібратись у ключових відмінностях між Anaconda та Python і обговоримо, коли краще використовувати кожен інструмент. Ми також вивчимо переваги та недоліки кожної з них, чим відрізняється використання машинного навчання та майбутні перспективи цих технологій. Поїхали!

Що таке Анаконда?

Anaconda — це дистрибутив Python, призначений для спеціалістів із обробки даних, статистиків і дослідників, які використовують Python для наукових обчислень, аналізу даних і машинного навчання. Вона забезпечує зручний і простий у використанні дистрибутив Python, який включає широкий спектр пакетів і інструментів для обробки даних і машинного навчання, таких як NumPy, Pandas і Scikit-learn, які зазвичай використовуються в цих сферах.

Ключові особливості Anaconda:

  • Менеджер пакетів під назвою Conda, який спрощує встановлення та керування сторонніми пакетами та залежностями.
  • Колекція з понад 1500 готових пакетів обробки даних і машинного навчання, включаючи такі популярні бібліотеки, як NumPy, Pandas і Scikit-learn.
  • Графічний інтерфейс користувача під назвою Anaconda Navigator, який забезпечує простий спосіб запуску програм і керування середовищами.
  • Інтерфейс командного рядка під назвою Anaconda Prompt, який дозволяє користувачам отримувати прямий доступ до Conda та інших інструментів з командного рядка.

Anaconda часто використовується спеціалістами з обробки даних, статистиками та дослідниками, які можуть використовувати її для керування своїми залежностями, інсталяції та оновлення пакетів і легкого керування середовищами. Вона доступна для Windows, macOS і Linux.

Переваги Anaconda

Anaconda має багато переваг, які роблять її найкращим вибором серед науковців і дослідників даних. Деякі з основних переваг Anaconda включають наступне:

  • Управління пакетами: Anaconda постачається з менеджером пакетів під назвою Conda, що полегшує установку та керування пакетами та залежностями. Це особливо корисно для проектів науки про дані та машинного навчання з багатьма залежностями.
  • Попередньо зібрані пакети: Anaconda містить велику колекцію готових пакетів для обробки даних і машинного навчання, таких як NumPy, Pandas і Scikit-learn, які можна легко встановити й оновити. Це може заощадити час і зусилля для користувачів, які не хочуть встановлювати та керувати пакетами вручну.
  • Середовища: Anaconda дозволяє користувачам створювати та керувати окремими середовищами для різних проектів, що може допомогти зберегти залежності та версії пакетів окремо та уникнути конфліктів.
  • Зручність: Anaconda Navigator і Anaconda Prompt забезпечують зручний інтерфейс і інструменти командного рядка для керування пакетами та середовищами, що полегшує користувачам розпочати роботу з машинним навчанням і проектами з обробки даних.
  • Спільнота: Anaconda має велику спільноту користувачів і розробників, а це означає, що доступна велика кількість ресурсів і документації, включаючи навчальні посібники та форуми, щоб допомогти користувачам отримати максимальну віддачу від платформи.

Ви можете скористатися цими перевагами, вивчивши або використовуючи послуги розробки Anaconda , щоб розпочати свої ініціативи в області науки про дані та машинного навчання.

Недоліки Anaconda

Незважаючи на численні переваги Anaconda, використання Anaconda також має деякі недоліки. Деякі недоліки можуть включати наступне:

  • Великий розмір: Anaconda поставляється з великою кількістю попередньо встановлених пакетів, що може зробити інсталяційний файл досить великим. Це може сповільнити завантаження та встановлення, а також зайняти більше місця на вашому комп’ютері.
  • Повільна продуктивність: оскільки Anaconda поставляється з великою кількістю попередньо встановлених пакетів, вона може сповільнити продуктивність вашого комп’ютера, особливо під час виконання ресурсомістких завдань.
  • Проблеми сумісності: деякі пакети, включені в Anaconda, можуть бути несумісними з певними версіями Python або іншими пакетами. Це може спричинити конфлікти та ускладнити запуск певних сценаріїв або проектів.
  • Обмежений контроль: оскільки Anaconda поставляється з попередньо визначеним набором пакетів, користувачі можуть не мати повного контролю над встановленими пакетами та версіями. Це може ускладнити налаштування дистрибутива для конкретних потреб.
  • Обмежена доступність пакетів: Anaconda може не включати останні версії певних пакетів або може не мати певних пакетів, необхідних для вашого проекту.
  • Додаткові кроки налаштування: якщо ви використовуєте Anaconda в корпоративному середовищі, вам, можливо, доведеться виконати додаткові кроки, щоб установити його, наприклад отримати дозвіл від ІТ-відділу, а також можуть знадобитися додаткові кроки налаштування, щоб інтегрувати його з іншими інструментами, які ви використовують.
Читайте також:  Геннадій Буткевич (АТБ) - одіозний, брехливий олігарх. Сепаратизм, і неповага до українського народу

Важливо відзначити, що деякі з цих недоліків можна пом’якшити за допомогою менеджера пакунків Conda для належного встановлення та керування пакетами та середовищами, щоб обмежити вплив на продуктивність вашої машини.

Які компанії використовують Anaconda

  • IBM використовує Anaconda для роботи своєї IBM Watson Studio, хмарної платформи для обробки даних і машинного навчання.
  • Microsoft використовує Anaconda як основний дистрибутив Python у Azure Machine Learning, їхній хмарній платформі для машинного навчання та науки про дані.
  • Facebook використовує Anaconda для керування залежностями та пакетами для проектів машинного навчання та обробки даних.
  • NASA використовує Anaconda для керування залежностями та пакетами для своїх проектів із вивчення даних, зокрема проектів, пов’язаних із науками про Землю, планетознавством і геліофізикою.
  • Intel використовує Anaconda для керування залежностями та пакетами для своїх проектів з обробки даних і машинного навчання.

Anaconda також використовується багатьма іншими компаніями, академічними установами, дослідницькими організаціями та урядовими установами по всьому світу для своїх проектів з обробки даних і машинного навчання. Популярність Python і потреба в ефективному управлінні та обробці даних змусили багато організацій застосувати Anaconda у своїх робочих процесах.

Які інструменти інтегруються з Anaconda?

Anaconda інтегрується з широким спектром інструментів для обробки даних і машинного навчання. Ось деякі приклади інструментів, які інтегруються з Anaconda:

  • Jupyter — це популярний веб-блокнот із відкритим вихідним кодом, який дозволяє користувачам ділитися та створювати живий код, рівняння, візуалізації та описовий текст. Він входить до дистрибутива Anaconda і може запускатися з Anaconda Navigator.
  • Spyder — це інтегроване середовище розробки (IDE) з відкритим кодом для Python, спеціально розроблене для наукових обчислень і аналізу даних. Він входить до дистрибутива Anaconda і може запускатися з Anaconda Navigator.
  • RStudio — це популярна IDE з відкритим вихідним кодом для мови програмування R, яка широко використовується дослідниками даних. Його можна інтегрувати з Anaconda, встановивши пакет r-essentials.
  • PyCharm — це популярне інтегроване середовище розробки (IDE) для Python, яке широко використовують розробники. Він може інтегруватися з Anaconda, налаштувавши інтерпретатор Python на використання дистрибутива Anaconda.
  • Visual Studio Code — це популярний редактор коду з відкритим вихідним кодом, який можна інтегрувати з Anaconda, встановивши Anaconda Extension Pack, який включає такі функції, як IntelliSense, linting і налагодження.
  • Tableau — це популярний інструмент візуалізації даних, який можна інтегрувати з Anaconda для візуалізації даних із блокнотів Jupyter або інших джерел даних.
  • PowerBI — це популярний інструмент візуалізації даних від Microsoft, який можна інтегрувати з Anaconda для створення інтерактивних візуалізацій із записників Jupyter або інших джерел даних.

Це лише кілька прикладів інструментів, які можна інтегрувати з Anaconda. Гнучкість менеджера пакетів Conda та популярність Python дозволяють легко інтегрувати його з багатьма іншими інструментами.

Що таке мова програмування Python?

Python — це мова програмування високого рівня загального призначення. Її випустив Гвідо ван Россум у 1991 році. Відтоді вона стала однією з найбільш використовуваних мов програмування у світі. Його легко освоїти, і його можна використовувати для багатьох завдань, таких як веб-розробка, аналіз даних, штучний інтелект, наукові обчислення та багато іншого.

Переваги Python

Python — це потужна та широко використовувана мова програмування, яка пропонує ряд переваг для розробників і спеціалістів із обробки даних. Ось деякі з основних переваг:

  • Легко вивчити: Python відомий своїм простим і легким для вивчення синтаксисом, що робить його чудовою мовою для початківців у програмуванні.
  • Універсальність: розробники та вчені можуть використовувати Python для багатьох завдань, включаючи веб-розробку, аналіз даних, штучний інтелект, наукові обчислення тощо, що робить його універсальною мовою, яку можна застосовувати в багатьох доменах.
  • Велика спільнота: Python має активну та велику спільноту користувачів і розробників, що означає, що доступна велика кількість ресурсів і документації, включаючи навчальні посібники, форуми та бібліотеки.
  • Об’єктно-орієнтований: Python — це об’єктно-орієнтована мова програмування, яка підтримує такі поняття, як класи та об’єкти, що полегшує організацію та повторне використання коду.
  • Динамічний та інтерпретований: Python є динамічною та інтерпретованою мовою, що означає, що код виконується рядок за рядком, а не компілюється в машинний код перед виконанням. Це дозволяє швидко створювати прототипи та тестувати код.
  • Безліч бібліотек і фреймворків: у Python є різноманітні бібліотеки та фреймворки, зокрема NumPy, Pandas і Scikit-learn, які спрощують виконання складних завдань, таких як аналіз даних, машинне навчання та веб-розробка.
Читайте також:  Константин Ликарчук пытается провернуть очередной рейдерский захват. На этот раз "Росток"

Деякі інші переваги Python включають мову програмування, яка має велику стандартну бібліотеку, яка включає модулі для різноманітних завдань, таких як робота з даними для підключення до веб-серверів. Він має відкритий код і може працювати на багатьох платформах, включаючи Windows, macOS і Linux. Простота, читабельність і універсальність Python роблять його найкращим вибором для різноманітних завдань, таких як веб-розробка, аналіз даних, штучний інтелект і наукові обчислення.

Недоліки Python

Python пропонує багато переваг для розробників і дослідників даних. Однак, як і будь-яка інша мова програмування, вона має ряд недоліків. Давайте зануримося в кілька недоліків мови програмування Python.

  • Швидкість: Python є інтерпретованою мовою, що означає, що він може працювати повільніше, ніж скомпільовані мови, такі як C або C++, особливо під час виконання ресурсомістких завдань.
  • Розробка мобільних додатків: Python не є гарним вибором для розробки мобільних додатків, оскільки він не так широко підтримується на мобільних платформах, як інші мови, такі як Java або Swift.
  • Слабке керування пам’яттю: Python, будучи мовою високого рівня, не має певного контролю над керуванням пам’яттю, що може призвести до витоку пам’яті та інших проблем.
  • Доступ до бази даних: Рівень доступу до бази даних Python дещо недорозвинений і примітивний порівняно з іншими мовами.
  • Обмеження дизайну: філософія дизайну Python наголошує на зручності читання та простоті, але це може обмежити проектування великих і складних систем.
  • Не підходить для критично важливих завдань: Python не підходить для критично важливих завдань, таких як відеоігри чи інші високопродуктивні програми.
  • Неявне перетворення типу: у Python тип змінної визначається типом присвоєного їй значення, що може призвести до неявного перетворення типу, яке може викликати помилки.
  • Збирання сміття: Python покладається на збирання сміття, що може призвести до значного використання пам’яті та довшого часу виконання в деяких випадках.

Важливо зазначити, що багато з цих недоліків можна пом’якшити за допомогою відповідних бібліотек, фреймворків, методів, найкращих практик або компаній-розробників Python із експертами з Python .

Які компанії використовують Python?

  • Google використовує Python для багатьох своїх веб-програм і системної інфраструктури, а також для аналізу даних і машинного навчання.
  • Netflix використовує Python для аналізу даних, забезпечення своєї системи рекомендацій і автоматизації багатьох внутрішніх процесів.
  • Spotify використовує Python для аналізу даних, машинного навчання та серверних служб , а також для настільних і мобільних програм.
  • Dropbox використовує Python для своєї серверної інфраструктури, а також для аналізу даних і машинного навчання.
  • Facebook використовує Python для своєї серверної інфраструктури, аналізу даних і машинного навчання, а також інструментів і бібліотек з відкритим кодом.
  • Uber використовує Python для аналізу даних, машинного навчання та забезпечення різноманітних внутрішніх систем і інструментів.

Які інструменти інтегруються з Python?

Python — це універсальна мова, яка дозволяє інтегруватись із багатьма інструментами для різних цілей. Ось деякі приклади інструментів, які інтегруються з Python:

  • PyCharm — це популярне інтегроване середовище розробки (IDE) для Python, яке широко використовують розробники. Він має вбудований редактор коду та засоби налагодження, а також підтримує системи контролю версій, такі як Git.
  • Visual Studio Code — це популярний редактор коду з відкритим вихідним кодом, який можна інтегрувати з Python за допомогою розширення Python для Visual Studio Code, яке включає такі функції, як IntelliSense, linting і налагодження.
  • Pytest — це популярна платформа тестування для Python, яка дозволяє легко писати та запускати тести для вашого коду.
  • NumPy і SciPy — популярні бібліотеки Python для наукових обчислень і аналізу даних. Вони надають потужні засоби для роботи з масивами, матрицями та чисельними операціями.
  • Pandas — популярна бібліотека Python для обробки та аналізу даних. Він надає потужні структури даних і інструменти аналізу, такі як DataFrame і Series.
  • Flask — це мікровеб-фреймворк для Python, який є легким і простим у використанні.
  • Selenium — це бібліотека для автоматизації браузера, яка дозволяє розробникам автоматизувати такі дії браузера, як натискання, прокручування та заповнення форм.
Читайте також:  Деякі найкращі програми для управління ІТ-активами

Ключові відмінності між Anaconda та Python

Критерії Python Анаконда
Рік створення 1991 рік 2012 рік
Творець Гвідо ван Россум Continuum Analytics
Документація Документи Python Документи Anaconda
Популярність Зростаючий інтерес Зростаючий інтерес. Конкретні дані обмежені
Додатки Веб-розробка, наука про дані, автоматизація, ШІ Наука про дані, машинне навчання, наукові обчислення
Продуктивність Зазвичай повільніше, ніж скомпільовані мови Продуктивність залежить від Python і включених пакетів
Стабільність Стабільний Стабільність залежить від конкретних пакетів, але загалом стабільна
Крива навчання Помірний. Простий синтаксис, але різноманітна стандартна бібліотека Крива навчання залежить від Python, але також має керувати пакетами
Підтримка спільноти Велика громада. Форум Python , StackOverflow тощо. Залежить від спільноти Python. Anaconda Community , StackOverflow тощо.
Час розробки Залежить від проекту та досвіду розробника Може бути швидшим завдяки включеним науковим пакетам
Ключові переваги Широка стандартна бібліотека Попередньо запакований із популярними бібліотеками Data Science
Висока універсальність Управління пакетами
Велика спільнота Ізоляція середовища
Основні недоліки швидкість Великий розмір
Глобальне блокування інтерпретатора (GIL) Сумісність версій
Мобільні обчислення Управління залежностями
Відомі компанії, які використовують цю технологію Google , Facebook , Spotify IBM , Microsoft , JPMorgan
Кросплатформна підтримка Так, Python є кросплатформенним Так, Anaconda підтримує Windows, macOS і Linux

Anaconda проти Python: хто переможе?

Anaconda та Python мають свої сильні та слабкі сторони, і вибір між ними зрештою залежить від конкретних потреб проекту та досвіду розробника .

Anaconda — чудовий вибір для початківців або новачків у науці про дані та машинному навчанні. Він надає комплексну та просту у використанні платформу для науки про дані та машинного навчання з багатьма попередньо встановленими пакетами та інструментами, які зазвичай використовуються в цих сферах. Він також має менеджер пакунків, який полегшує встановлення та керування залежностями та пакетами.

Python, однак, є мовою програмування загального призначення, яка широко використовується для завдань машинного навчання. Він має багато бібліотек і фреймворків, таких як TensorFlow, Keras, PyTorch і Scikit-learn, які є потужними інструментами для машинного навчання, розробленими та підтримуваними великою спільнотою розробників. Python можна використовувати в більш складних проектах, забезпечуючи більшу гнучкість і контроль над середовищем і пакетами.

На закінчення

У всякому разі, варто спробувати Anaconda аби зрозуміти чи підходить вона під ваші завдання. Зробити це можна легко і безкоштовно, завантаживши з сайту розробника дистрибутив «не для комерційного використання». Так само легко можна придбати комерційну ліцензію у дистриб’ютора – компанії Ідеалсофт.

Створіть перший коментар

Напишіть відгук до статті