Quais são as diferenças entre Python e um Anaconda?
Neste artigo, aprenderemos as diferenças entre Python e Anaconda.
O que é Python?
Python é uma linguagem de código aberto que valoriza muito tornar o código fácil de ler e entenda recuando linhas e fornecendo espaços em branco. A flexibilidade do Python e A facilidade de uso o torna adequado para uma ampla gama de aplicações, incluindo, mas não se limitando à computação científica, IA e ciência de dados, bem como à criação e desenvolvimento de aplicações on-line. Quando Python é testado, ele é imediatamente traduzido em linguagem de máquina, pois é uma linguagem interpretada. Algumas linguagens, como C++, requerem compilação antes que possam ser compreendidos.
A proficiência em Python é um grande benefício devido à facilidade de compreensão, desenvolvimento, execute e leia. Isso torna o Python a programação de programação mais popular e acessível linguagem para muitas aplicações na indústria de computadores, incluindo segurança cibernética.
O que é anaconda?
Anaconda é uma distribuição gratuita e de código aberto da programação Python e R línguas. Ciência de dados, aprendizado de máquina, análise preditiva, processamento de big data e aplicativos de aprendizado profundo o utilizam para melhorar o gerenciamento e a implantação de pacotes.
Em 2012, Peter Wang e Travis Oliphant fundaram a Anaconda Inc (Continuum Analytics) para assumir a responsabilidade pelo desenvolvimento e manutenção do Anaconda. Além de ser um produto Anaconda, atende pelos nomes Anaconda Distribution e Anaconda Edição Individual.
Existem mais de 8 milhões de pessoas usando a distribuição Anaconda, que oferece mais mais de 300 programas de ciência de dados para Windows, Linux e macOS.
Alguns dos pacotes são os seguintes -
Jupyter Notebook - É um notebook colaborativo (compartilhável) que combina código ao vivo, visualizações e texto.
Bibliotecas de visualização - Bokeh, Datashader, Matplotlib e Holoviews são várias bibliotecas de visualização.
Bibliotecas de ciência de dados - Pandas, NumPy e Dask são alguns exemplos de bibliotecas de ciência de dados.
Bibliotecas de aprendizado de máquina - TensorFlow, Scikit-learn e Theano são exemplos de bibliotecas de aprendizado de máquina.
Instalar e atualizar pacotes e configurar novos ambientes são facilitados usando o Conda, um pacote de código aberto e sistema de gerenciamento de ambiente.
Principais diferenças entre Anaconda e Python
A comunidade de ciência de dados se beneficiou muito com a criação do Anaconda e do Python. A principal diferença entre Python e Anaconda é que ela também é uma linguagem de programação de uso geral de alto nível e a primeira é uma distribuição das linguagens de programação Python e R para aplicações de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Em contraste com o gerenciador de pacotes Python, pip, o gerenciador de pacotes Anaconda é conhecido como conda.
Embora Python seja usado para criar o Anaconda, é importante observar que Conda é um gerenciador de pacotes para qualquer programa que possa ser usado em ambientes de sistema virtual, enquanto pip é um gerenciador de pacotes apenas para Python.
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Python é uma linguagem de programação de uso geral que pode ser usada para criar aplicativos da web e de desktop, enquanto o Anaconda se limita à ciência de dados e ao aprendizado de máquina.
Como ferramenta de ciência de dados, o Anaconda não exige que seus colaboradores sejam programadores. A linguagem de programação Python é poderosa, mas é necessário um conhecimento sólido da linguagem para usá-la de maneira eficaz.
Diferença entre Anaconda e Python
Anaconda
Descrição: Anaconda é uma distribuição Python e R de código aberto que visa facilitar a computação científica, melhorando o gerenciamento e a implantação de pacotes.
Usos: Em particular, o Anaconda foi desenvolvido para facilitar projetos de aprendizado profundo, aprendizado de máquina e ciência de dados.
Desenvolvido por: A empresa fundada em 2012 por Peter Wang e Travis Oliphant é responsável pelo desenvolvimento e manutenção contínuos do Anaconda.
Gerenciador de pacotes: Conda é o gerenciador de pacotes fornecido pelo Anaconda.
Comunidade: Quando comparada à grande base de usuários do Python, a do Anaconda é muito menor.
Elemento de suporte: Numerosos pacotes e bibliotecas, como NumPy, SciPy, Panda, Scikit learn, nltk e Jupiter, já estão instalados no Anaconda.
Suporte a outras linguagens de programação: As linguagens de programação R e Python são suportadas pelo Anaconda. Como um subprograma do Anaconda, o Spyder é a ferramenta Python preferida.
Popularidade: O Anaconda é preferido pela comunidade de ciência de dados ao Python porque resolve vários problemas comuns tanto no início quanto durante o processo de desenvolvimento.
Funcionamento do gerenciador de pacotes: O gerenciador de pacotes no Anaconda (Conda) pode ser usado para definir bibliotecas Python e não-Python.
Pitão
Descrição: Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e gratuita que pode ser usada para uma ampla variedade de projetos.
Usos: Além das áreas de ciência de dados e aprendizado de máquina, o Python também é usado em uma ampla variedade de outros campos, incluindo sistemas embarcados, visão computacional, desenvolvimento web e software de rede.
Desenvolvido por: Guido van Rossum foi o primeiro a projetar a linguagem de programação Python, e a Python Software Foundation continuou o desenvolvimento da linguagem.
Gerenciador de Pacotes: pip é o gerenciador de pacotes fornecido pela linguagem de programação Python.
Comunidade: Quando comparado ao Anaconda, a base de usuários do Python é consideravelmente maior.
Elemento de suporte: Python pode ser executado em qualquer sistema operacional. Números numéricos, strings, listas, tuplas e dicionários são entradas válidas. O código Python funciona corretamente em uma ampla variedade de sistemas.
Suporte a outras linguagens de programação: Python pode ser usado tanto para programação processual quanto para programação orientada a objetos, tornando-o uma linguagem versátil.
Popularidade: Como uma linguagem de uso geral com uma sintaxe acessível, possui um alto grau de popularidade entre programadores iniciantes e experientes.
Funcionamento do Gerenciador de Pacotes: O gerenciador de pacotes pip só permitirá que você instale pacotes relacionados ao Python.
Conclusão
A análise de dados auxilia as empresas a identificar seus clientes potenciais. A evolução de a tecnologia simplificou o gerenciamento e a análise de dados.
Se você tem muitos dados que precisa analisar, Anaconda é o programa ideal para usar. No entanto, a flexibilidade do Python o torna uma boa escolha para programadores que criam dados aplicações científicas.
A programação Anaconda emprega o gerenciador de pacotes conda, enquanto Python a programação geralmente faz uso do gerenciador de pacotes pip.