Erfahren Sie in diesem umfassenden Handbuch alles über die wichtigsten Unterschiede zwischen Python und Anaconda.
Wenn Sie gerade erst mit der Python-Programmierung beginnen , sind Sie wahrscheinlich schon auf zwei Begriffe gestoßen: Anaconda und Python. Obwohl sie wie Synonyme erscheinen, unterscheiden sie sich in ihrer Funktionalität und ihrem Zweck erheblich.
In diesem Artikel untersuchen wir die wichtigsten Unterschiede zwischen Anaconda und Python und wann sie jeweils verwendet werden.
Was ist Python?
Wenn Sie mehr über Python erfahren möchten, lesen Sie unseren vollständigen Leitfaden: Was ist Python ? Nachfolgend haben wir die wichtigsten Punkte zusammengefasst.
Übersicht über Python
Python ist eine vielseitige, hochrangige und interpretierte Programmiersprache, die häufig für verschiedene Anwendungen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen verwendet wird.
Damit Sie Python besser verstehen, finden Sie hier unseren Python-Spickzettel :
Funktionen und Vorteile von Python
Einfach zu erlernen und zu verwenden
Einer der größten Vorteile von Python ist seine einfache Syntax.
Dies macht es für Anfänger im Vergleich zu anderen Programmiersprachen einfach, Python zu lernen . Es verfügt außerdem über eine große Standardbibliothek, die gebrauchsfertige Funktionen für verschiedene Aufgaben bereitstellt und Entwicklern so Zeit und Mühe spart.
Plattformunabhängig
Python ist eine interpretierte Sprache, was bedeutet, dass sie auf verschiedenen Betriebssystemen ausgeführt werden kann, ohne dass Änderungen am Code erforderlich sind. Dies macht sie äußerst vielseitig und portabel.
Objekt orientierte Programmierung
Python unterstützt die objektorientierte Programmierung (OOP) , die es Entwicklern ermöglicht, wiederverwendbaren Code zu erstellen und komplexe Anwendungen zu entwickeln, indem sie diese in kleinere, handhabbare Objekte aufteilen. Unser Kurs zur objektorientierten Programmierung in Python bietet Ihnen eine gute Grundlage.
Große Community-Unterstützung
Python verfügt über eine große und aktive Community von Entwicklern, die zu seinem Wachstum und seiner Entwicklung beitragen. Diese Community bietet Support, Ressourcen und Tools sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler.
Sie möchten eine gute Community für Python-Anfänger finden? Treten Sie unserer DataCamp Slack Community bei !
Umfangreiche Bibliotheken
Python verfügt über eine umfangreiche Sammlung an Bibliotheken und Frameworks, die Lösungen für verschiedene Aufgaben bieten.
Zu diesen Aufgaben gehören:
- Datenmanipulation und -bereinigung ( Pandas )
- Wissenschaftliches Rechnen (NumPy & SciPy)
- Webentwicklung (Django & Flask)
- Maschinelles Lernen ( TensorFlow und PyTorch )
Diese Bibliotheken machen das Programmieren in Python effizient und bequem.
Möchten Sie mehr über einige gängige Aufgaben erfahren, die mit Python möglich sind? Hier ist ein Spickzettel, wie Pandas in Python zur Datenmanipulation verwendet werden können:
Für eine ausführlichere Anleitung zur Datenmanipulation und -bereinigung empfehle ich unseren Kurs zur Datenmanipulation mit Pandas .
Was ist Anaconda?
Übersicht über Anaconda
Anaconda ist eine Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R , die für Anwendungen in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet wird.
Es umfasst über 250 beliebte Data-Science-Pakete und Verwaltungstools zur Vereinfachung der Paketinstallation und -bereitstellung.
Funktionen und Vorteile von Anaconda
Paketverwaltung
Anaconda verfügt über ein eigenes Paket-, Umgebungs- und Abhängigkeitsverwaltungssystem namens „conda“.
Hier ist ein hilfreicher Spickzettel , der Ihnen den Einstieg in die Verwendung von conda erleichtert:
Dies erleichtert die Installation, Aktualisierung und Entfernung von Paketen und deren Abhängigkeiten.
Plattformübergreifende Unterstützung
Ähnlich wie Python ist auch Anaconda plattformübergreifend kompatibel, sodass Benutzer Anwendungen auf verschiedenen Betriebssystemen entwickeln und bereitstellen können, ohne den Code ändern zu müssen.
Auf Datenwissenschaft ausgerichtete Tools
Anaconda umfasst beliebte Data-Science-Tools und IDEs wie Jupyter Notebook , Spyder und RStudio . Diese Tools bieten eine interaktive Umgebung für die Datenanalyse und -visualisierung und sind daher bei Datenwissenschaftlern die bevorzugte Wahl.
Einfache Zusammenarbeit
Mit Anaconda können Benutzer ihren Code einfach teilen und über die Cloud-basierte Plattform Anaconda Cloud mit anderen zusammenarbeiten .
Dies ist praktisch für Teams oder Einzelpersonen, die am selben Projekt arbeiten.
Wichtige Unterschiede zwischen Anaconda und Python
Obwohl Anaconda und Python Programmiersprachen sind, die für ähnliche Zwecke verwendet werden, gibt es einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden.
1. Paketverwaltung
Einer der Hauptunterschiede zwischen Anaconda und Python liegt in ihren Paketverwaltungssystemen. Während Python „ pip “ zur Verwaltung von Paketen verwendet, verwendet Anaconda sein eigenes System namens „conda“.
Conda bietet erweiterte Funktionen, beispielsweise das Erstellen isolierter Umgebungen für verschiedene Projekte, wodurch die Verwaltung von Abhängigkeiten einfacher wird.
2. Umgebungseinrichtung
Anaconda verfügt über einen eigenen Satz vorinstallierter Data Science-Pakete und -Tools, sodass Anfänger ihre Umgebung schnell und bequem einrichten können. Bei Python hingegen müssen Benutzer die erforderlichen Bibliotheken und Tools manuell installieren.
3. Anwendungsfälle und Eignung
Während Python eine Allzwecksprache ist, konzentriert sich Anaconda eher auf Data Science- und Machine Learning-Anwendungen. Daher ist es möglicherweise nicht die beste Wahl für Entwickler, die an Projekten arbeiten, die keine Datenanalyse oder wissenschaftliches Rechnen beinhalten .
Wann welches Werkzeug eingesetzt werden soll
Auswahl zwischen Anaconda und Python
Die Entscheidung, entweder Anaconda oder Python zu verwenden, hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Projekts ab.
Wenn das Projekt Datenanalyse, maschinelles Lernen oder wissenschaftliches Rechnen umfasst, ist Anaconda aufgrund seiner vorinstallierten Pakete und Data-Science-Tools möglicherweise die geeignetere Wahl.
Wenn das Projekt eher einen allgemeinen Zweck hat, z. B. Webentwicklung oder den Aufbau eines Backends erfordert und keine speziellen Tools benötigt, ist Python möglicherweise die bessere Wahl.
Sofort einsatzbereite vorinstallierte Pakete in Anaconda
Anaconda wird mit einer Vielzahl vorinstallierter Pakete geliefert , die die Datenanalyse und das wissenschaftliche Rechnen vereinfachen. Diese Pakete, insgesamt über 250, decken ein breites Spektrum an Funktionen ab und machen eine manuelle Installation überflüssig. Bemerkenswerte Beispiele sind:
NumPy
NumPy , die Abkürzung für Numerical Python, ist eine Bibliothek für die Programmiersprache Python, die Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine große Sammlung mathematischer Funktionen auf hoher Ebene zum Bearbeiten dieser Arrays bietet.
Pandas
Pandas bietet flexible Datenstrukturen, die das Arbeiten mit strukturierten Daten schnell, einfach und ausdrucksstark machen. Es ist ein grundlegender Baustein auf hoher Ebene für die praktische, reale Datenanalyse.
Matplotlib
Matplotlib ist eine Plotbibliothek für 2D-Grafiken in der Programmiersprache Python. Sie bietet eine objektorientierte API zum Einbetten von Diagrammen in Anwendungen mithilfe allgemeiner GUI-Toolkits wie Tkinter, wxPython, Qt oder GTK. Erfahren Sie mehr über Matplotlib in unserem Kurs Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib .
SciPy
SciPy ist eine kostenlose und quelloffene Python-Bibliothek für wissenschaftliche und technische Berechnungen. Es handelt sich um eine Sammlung mathematischer Algorithmen und Komfortfunktionen, die auf der NumPy-Erweiterung von Python basieren. Dieses SciPy-Tutorial bietet einen guten Überblick über die Verwendung von SciPy zum Erlernen der linearen Algebra.
Scikit-Learn
Scikit-learn ist eine Machine-Learning-Bibliothek für Python. Sie bietet verschiedene Machine-Learning-Algorithmen wie Support Vector Machine, Random Forests und K-Nearest Neighbors und unterstützt außerdem numerische und wissenschaftliche Python-Bibliotheken wie NumPy und SciPy.
Einige in scikit-learn enthaltene Algorithmen sind:
- Überwachtes Lernen (Klassifikation, Regression),
- Unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion)
- Halbüberwachtes Lernen
Schauen Sie sich für eine gute Einführung unseren Kurs „Überwachtes Lernen mit scikit-learn“ an.
Flexibilität
Ein weiterer Aspekt, der Python auszeichnet, ist seine Flexibilität. Es handelt sich um eine dynamisch typisierte Sprache, was bedeutet, dass Variablen nach Bedarf definiert und geändert werden können, sodass Entwickler Code schneller und einfacher schreiben und ändern können.
Darüber hinaus unterstützt Python sowohl prozedurale als auch objektorientierte Programmierparadigmen und gibt Entwicklern die Flexibilität, den Ansatz zu wählen, der am besten zu ihrem Projekt passt.
Diese Flexibilität, kombiniert mit seiner Lesbarkeit und Einfachheit, macht Python zu einer ausgezeichneten Wahl sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler.
Überlegungen zur Lernkurve
Die Lernkurve für Anaconda und Python kann für einzelne Personen je nach Erfahrung und Fachwissen unterschiedlich sein.
Im Allgemeinen gilt Python jedoch aufgrund seiner einfachen Syntax und Benutzerfreundlichkeit als leichter zu erlernen. Andererseits kann für die effektive Nutzung von Anaconda zusätzliches Wissen über Data Science-Tools und -Konzepte erforderlich sein.
Einpacken
Lassen Sie uns zum Abschluss noch einmal durchgehen, was wir bisher behandelt haben. Anaconda und Python sind zwei leistungsstarke Tools für Datenanalyse, maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und allgemeine Programmierung.
Anaconda bietet mit seinen vorinstallierten Paketen und der Verwaltung der Entwicklungsumgebung über den Anaconda Navigator eine praktische Komplettlösung. Andererseits machen die Flexibilität und Einfachheit von Python es zu einer ausgezeichneten Wahl für eine breite Palette von Projekten.
Möchten Sie mehr über Python erfahren? Unsere Kurse zu Python werden Ihnen gefallen, beispielsweise der Kurs „Einführung in Python“ oder unser Skill Track „Python-Programmierung“ . Wenn Sie darüber nachdenken, Datenwissenschaftler zu werden, ist unser Karriereweg „Datenwissenschaftler mit Python“ genau das Richtige für Sie.
