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.
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.
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.
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.