Razlika između Anaconde i Pythona (s tablicom)

Anaconda je distribucija Pythona. Uključuje skup unaprijed instaliranih biblioteka i paketa za znanost podataka, znanstveno računalstvo i druge zadatke.

Python je programski jezik. To je jedan od najpopularnijih jezika koji se koristi u znanosti o podacima, odmah iza R. Python ima jednostavnu sintaksu sličnu engleskom jeziku.

Anaconda protiv Pythona

Glavna razlika između Anaconde i Pythona je ta što je Anaconda distribucija programskih jezika Python i R koji se uglavnom koriste za znanost podataka i strojno učenje. S druge strane, Python je programski jezik opće namjene visoke razine koji se može koristiti za različite zadatke.

Anaconda je freemium distribucija Python i R programskog jezika otvorenog koda koja nastoji olakšati upravljanje paketima i implementaciju za obradu podataka velikih razmjera, prediktivnu analitiku i znanstveno računalstvo. To je najpopularnija, besplatna distribucija softvera za znanost podataka otvorenog koda koju koristi više od 6 milijuna korisnika diljem svijeta. Anaconda uključuje više od 1,500 Python paketa, paket conda i upravitelj virtualnog okruženja za Windows, Linux i MacOS.

Python je programski jezik visoke razine koji se može koristiti na bilo kojem modernom operativnom sustavu računala. Stvorio ga je 1991. Guido van Rossum, a objavljen 1994. Python je programski jezik sa sintaksom lakom za naučiti koja naglašava čitljivost. Python je svestran programski jezik koji se može koristiti za različite zadatke. Koristi se u web razvoju, znanosti o podacima i izradi prototipova softvera.

Tablica usporedbe Između Anaconda i Python

Što je Anaconda?

Anaconda je dostupna u dva izdanja: izdanje otvorenog koda sa zajednicom korisnika, suradnika i tvrtki i izdanje za poduzeća s podrškom za platformu Anaconda Inc "Anaconda Enterprise" na razini poduzeća. Continuum Analytics osnovao je 2011. Travis Oliphant.

Fokus tvrtke bio je razvoj komercijalnih proizvoda oko projekta NumPy. Godine 2012. Continuum Analytics angažirao je Petera Wanga kao suosnivača, koji je vodio razvoj biblioteke SciPy. Godine 2014. Continuum Analytics prikupio je 6 milijuna dolara u financiranju Serije A od General Catalyst Partners.

Anaconda uključuje više od 250 paketa pažljivo odabranih za podršku obrade podataka velikih razmjera, prediktivne analize i znanstvenog računalstva. Više od 15 milijuna korisnika diljem svijeta koristilo je Anaconda Distribution za pojednostavljenje upravljanja paketima i implementacije. Bez obzira koristite li Python, R ili Scala, Anaconda Distribution pruža optimizirane binarne datoteke najpopularnijih paketa za svaki jezik, uključujući NumPy, SciPy, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow i mnoge druge.

Anaconda Enterprise 2.2 je platforma koja vam omogućuje automatizaciju AI/ML cjevovoda i upravljanje modelima u vašem timu u poslovnom okruženju. Može se implementirati on-premise ili u oblaku. Tvrtka je tvrdila da poduzeća svih veličina mogu koristiti Anaconda Enterprise da iskoriste snagu znanosti o podacima omogućujući timovima da surađuju na projektima i pristupaju zajedničkim resursima.

Anaconda Enterprise proširuje Anaconda Distribution s mogućnostima suradnje i implementacije koje osnažuju organizacije da upravljaju svojim resursima i modelima znanosti o podacima od istraživanja do proizvodnje.

Što je Python?

Python preuzima svijet i koristi se u svemu, od web razvoja do strojnog učenja! A ako tražite posao u ovom prostoru, to je jedna od najtraženijih vještina. Jezik je relativno jednostavan za naučiti i ima vrlo čist stil, što ga čini privlačnim programerima svih pozadina i razina iskustva. Činjenica da je to jezik opće namjene znači da se može koristiti u mnogim industrijama, poput financija i obrazovanja.

Programeri ga koriste za brzo stvaranje softverskih prototipova, čineći temelj za složenije jezike poput Jave ili CPythona. To je interpretirani jezik, što znači da se izvršava redak po redak tijekom izvođenja — za razliku od drugih jezika poput C-a i njegovih varijanti, koji se moraju prevesti prije pokretanja.

To može značiti povećanje vremena izvršenja jer se kôd mora analizirati svaki put kada se pokrene. Ali također daje Pythonu nekoliko prednosti u odnosu na prevedene jezike.

Python zajednica razvila je nekoliko biblioteka koje su korisne za strojno učenje. Ove biblioteke uključuju NumPy, SciPy i Pandas. NumPy je izvrstan skup alata za izvođenje matematičkih operacija na velikim nizovima. Možete ga koristiti za stvaranje višedimenzionalnih nizova i izvođenje raznih matematičkih operacija.

Glavne razlike između Anaconde i Pythona

1. Iako je Anaconda razvijena u Pythonu, treba naglasiti da je Conda upravitelj paketa za bilo koji program koji se može koristiti u virtualnim okruženjima sustava. Nasuprot tome, pip, upravitelj Python paketa, dopušta samo instaliranje, nadogradnju i uklanjanje Python paketa.
2. Anaconda se koristi samo za strojno učenje i projekte znanosti o podacima. S druge strane, Python je programski jezik koji se koristi za stvaranje širokog spektra online aplikacija, mrežnih programa i desktop aplikacija.
3. Anaconda je paket za znanost podataka i strojno učenje s programskim jezicima Python i R. S druge strane, Python je programski jezik visoke razine koji se može koristiti za razne zadatke.
4. Conda je Anacondin paket za upravljanje, dok je pip Pythonov paket za upravljanje.
5. Anaconda je alat za podatkovnu znanost, što podrazumijeva da svatko tko radi s njim ne mora biti koder. Međutim, potrebno je razumjeti jezik za rad s programskim jezikom Python.

Zaključak

Temeljna razlika između Anaconde i Pythona je u tome što Anaconda distribuira programske jezike Python i R za znanost o podacima i strojno učenje, dok Python uključuje samo jezik Python.

Programski jezik Python razvio je 1991. Guido van Rossum. To je široko korišten jezik visoke razine za programiranje opće namjene, stvoren da naglasi čitljivost koda.

Anaconda također uključuje više od 1,000 podatkovnih paketa, paket Conda i upravitelj virtualnog okruženja za Windows, Linux i MacOS. Preuzet je više od 4 milijuna puta mjesečno uz aktivnu zajednicu suradnika.

Reference

1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/1076998619832248
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731519304964