Quelles sont les différences entre Python et un Anaconda ?

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

Qu’est-ce que Python ?

Python est un langage open source qui accorde une grande importance à rendre le code facile à lire et comprenez en indentant les lignes et en fournissant des espaces blancs. La flexibilité de Python et sa facilité d'utilisation le rend bien adapté à un large éventail d'applications, y compris, mais sans s'y limiter au calcul scientifique, à l'IA et à la science des données, ainsi qu'à la création et au développement de candidatures en ligne. Lorsque Python est mis à l’épreuve, il est immédiatement traduit en langage machine puisqu’il s’agit d’un langage interprété. Certains langages, comme le C++, nécessitent une compilation avant de pouvoir être compris.

La maîtrise de Python est un avantage majeur en raison de sa facilité à comprendre, développer, exécuter et lire. Cela fait de Python la programmation la plus populaire et la plus accessible langage pour de nombreuses applications dans l’industrie informatique, notamment la cybersécurité.

Qu’est-ce que l’Anaconda ?

Anaconda est une distribution gratuite et open source de la programmation Python et R langues. Science des données, apprentissage automatique, analyse prédictive, traitement du Big Data et les applications d'apprentissage en profondeur l'utilisent pour améliorer la gestion et le déploiement des packages.

En 2012, Peter Wang et Travis Oliphant ont fondé Anaconda Inc (Continuum Analytics) pour assumer la responsabilité du développement et de la maintenance d’Anaconda. En plus d'être un produit Anaconda, il porte les noms Anaconda Distribution et Anaconda Édition individuelle.

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

Certains des packages sont les suivants -

Jupyter Notebook - Il s'agit d'un bloc-notes 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 toutes deux facilitées grâce à Conda, un système de gestion de packages et d'environnements open source.

Principales différences entre Anaconda et Python

La communauté de la science des données a grandement bénéficié de la création d'Anaconda et de Python. La principale différence entre Python et Anaconda est qu'il s'agit également d'un langage de programmation généraliste de haut niveau et que le premier est une distribution des langages de programmation Python et R pour les applications de science des données et d'apprentissage automatique.
Contrairement au gestionnaire de packages Python, pip, le gestionnaire de packages Anaconda est connu sous le nom de conda.
Bien que Python soit utilisé pour créer Anaconda, il est important de noter que Conda est un gestionnaire de packages pour tout programme pouvant être utilisé dans des environnements de système virtuel, alors que pip est un gestionnaire de packages pour Python uniquement.
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 puissant, mais il faut une solide maîtrise du langage pour l’utiliser efficacement.

Différence entre Anaconda et Python

Anaconda

Description : Anaconda est une distribution Python et R open source qui vise à faciliter le calcul scientifique en améliorant la gestion et le déploiement des packages.

Utilisations : En particulier, Anaconda a été développé pour faciliter les projets d'apprentissage profond, d'apprentissage automatique et de science des données.

Développé par : La société fondée en 2012 par Peter Wang et Travis Oliphant est responsable du développement et de la maintenance continus d'Anaconda.

Gestionnaire de packages : Conda est le gestionnaire de packages fourni par Anaconda.

Communauté : par rapport à la large base d'utilisateurs de Python, celle d'Anaconda est beaucoup plus petite.

Élément de support : De nombreux packages et bibliothèques, comme NumPy, SciPy, Panda, Scikit learn, nltk et Jupiter, sont déjà installés dans Anaconda.

Prise en charge d'autres langages de programmation : Les langages de programmation R et Python sont pris en charge par Anaconda. En tant que sous-programme d'Anaconda, Spyder est l'outil Python de choix.

Popularité : Anaconda est préféré par la communauté des sciences des données à Python car il résout plusieurs problèmes courants au début et pendant le processus de développement.

Fonctionnement du gestionnaire de packages : Le gestionnaire de packages d'Anaconda (Conda) peut être utilisé pour définir des bibliothèques Python et non Python.

Python

Description : Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété et gratuit qui peut être utilisé pour une grande variété de projets.

Utilisations : au-delà des domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, Python est également utilisé dans une grande variété d'autres domaines, notamment les systèmes embarqués, la vision par ordinateur, le développement Web et les logiciels de mise en réseau.

Développé par : Guido van Rossum a été le premier à concevoir le langage de programmation Python, et la Python Software Foundation a poursuivi le développement du langage.

Gestionnaire de packages : pip est le gestionnaire de packages fourni par le langage de programmation Python.

Communauté : par rapport à Anaconda, la base d'utilisateurs de Python est considérablement plus importante.

Élément de support : Python peut être exécuté sur n'importe quel système d'exploitation. Les nombres numériques, les chaînes, les listes, les tuples et les dictionnaires sont tous des entrées valides. Le code Python fonctionne correctement sur une grande variété de systèmes.

Prise en charge d'autres langages de programmation : Python peut être utilisé pour la programmation procédurale et orientée objet, ce qui en fait un langage polyvalent.

Popularité : en tant que langage à usage général doté d'une syntaxe accessible, il jouit d'un degré élevé de popularité auprès des programmeurs débutants et expérimentés.

Fonctionnement du gestionnaire de packages : Le gestionnaire de packages pip vous permettra uniquement d'installer des packages liés à Python.

Conclusion

L'analyse des données aide les entreprises à identifier leurs prospects. L'évolution de la technologie a simplifié la gestion et l’analyse des données.

Si vous avez beaucoup de données à analyser, Anaconda est le programme idéal à utiliser. Cependant, la flexibilité de Python en fait un bon choix pour les programmeurs créant des données. applications scientifiques.

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