Anaconda è una distribuzione Python. Include una serie di librerie e pacchetti preinstallati per scienza dei dati, calcolo scientifico e altre attività.
Python è un linguaggio di programmazione. È uno dei linguaggi più popolari utilizzati nella scienza dei dati, secondo solo a R. Python ha una sintassi semplice simile alla lingua inglese.
Anaconda contro Pitone
La differenza principale tra Anaconda e Python è che Anaconda è una distribuzione dei linguaggi di programmazione Python e R utilizzati principalmente per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. D'altra parte, Python è un linguaggio di programmazione di alto livello e di uso generale che può essere utilizzato per vari compiti.
Anaconda è una distribuzione del linguaggio di programmazione Python e R open source freemium che cerca di facilitare la gestione e l'implementazione dei pacchetti per l'elaborazione dei dati su larga scala, l'analisi predittiva e il calcolo scientifico. È la distribuzione di software di scienza dei dati più popolare, gratuita e open source utilizzata da oltre 6 milioni di utenti in tutto il mondo. Anaconda include oltre 1,500 pacchetti Python, il pacchetto conda e il gestore dell'ambiente virtuale per Windows, Linux e MacOS.
Python è un linguaggio di programmazione di alto livello che può essere utilizzato su qualsiasi sistema operativo per computer moderno. È stato creato nel 1991 da Guido van Rossum e rilasciato nel 1994. Python è un linguaggio di programmazione con una sintassi facile da imparare che enfatizza la leggibilità. Python è un linguaggio di programmazione versatile che può essere utilizzato per vari compiti. È utilizzato nello sviluppo web, nella scienza dei dati e nella prototipazione di software.
Tabella di confronto tra Anaconda e pitone
| Parametri di confronto | Anaconda | Python |
| Applicazioni da parte degli utenti | Anaconda è stata creata principalmente per supportare le attività di data science e machine learning. | Python è un linguaggio di programmazione di alto livello e di uso generale che viene spesso utilizzato nell'apprendimento automatico e nella ricerca di dati. |
| Gestione dei pacchi | Conda è un gestore di pacchetti che ti consente di installare i requisiti della libreria Python e non Python. | Tutti i requisiti Python possono essere installati utilizzando il gestore di pacchetti pip. |
| Definizione | Anaconda è una piattaforma di data science industriale per machine learning e data science che distribuisce R e Python. | Categoria |
| Categoria | Anaconda fa parte della categoria Data Science Tools. | Python è un linguaggio di programmazione che appartiene alla categoria dei linguaggi informatici. |
| Gestore di pacchetti | Anaconda presenta il proprio gestore di pacchetti, conda. | Il gestore di pacchetti per Python è pip. |
Cos'è l'Anaconda?
Anaconda è disponibile in due edizioni: un'edizione open source con una comunità di utenti, collaboratori e aziende e un'edizione aziendale con supporto di livello aziendale della piattaforma "Anaconda Enterprise" di Anaconda Inc. Continuum Analytics è stata fondata nel 2011 da Travis Oliphant.
L'obiettivo dell'azienda era sviluppare prodotti commerciali attorno al progetto NumPy. Nel 2012 Continuum Analytics ha assunto Peter Wang come co-fondatore, che ha guidato lo sviluppo della libreria SciPy. Nel 2014 Continuum Analytics ha raccolto 6 milioni di dollari in finanziamenti di serie A da General Catalyst Partners.
Anaconda include oltre 250 pacchetti accuratamente selezionati per supportare l'elaborazione dei dati su larga scala, l'analisi predittiva e il calcolo scientifico. Oltre 15 milioni di utenti in tutto il mondo hanno utilizzato Anaconda Distribution per semplificare la gestione e la distribuzione dei pacchetti. Sia che utilizzi Python, R o Scala, Anaconda Distribution fornisce file binari ottimizzati dei pacchetti più popolari per ogni linguaggio, inclusi NumPy, SciPy, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow e molti altri.
Anaconda Enterprise 2.2 è una piattaforma che ti consente di automatizzare le pipeline AI/ML e di gestire i modelli all'interno del tuo team in un ambiente aziendale. Può essere implementato on-premise o nel cloud. La società ha affermato che le aziende di tutte le dimensioni possono utilizzare Anaconda Enterprise per sfruttare la potenza della scienza dei dati consentendo ai team di collaborare a progetti e accedere a risorse condivise.
Anaconda Enterprise estende Anaconda Distribution con funzionalità di collaborazione e implementazione che consentono alle organizzazioni di governare i propri asset e modelli di data science dall'esplorazione alla produzione.
Cos'è Python?
Python sta conquistando il mondo e viene utilizzato in tutto, dallo sviluppo web all'apprendimento automatico! E se stai cercando un lavoro in questo ambito, è una delle competenze più ricercate. Il linguaggio è relativamente facile da imparare e ha uno stile molto pulito, che lo rende attraente per gli sviluppatori di ogni provenienza e livello di esperienza. Il fatto che sia un linguaggio di uso generale significa che può essere utilizzato in molti settori, come la finanza e l'istruzione.
Gli sviluppatori lo utilizzano per creare rapidamente prototipi software, costituendo la base per linguaggi più complessi come Java o CPython. È un linguaggio interpretato, il che significa che viene eseguito riga per riga in fase di esecuzione, a differenza di altri linguaggi come C e le sue varianti, che devono essere compilati prima di essere eseguiti.
Ciò può significare un aumento del tempo di esecuzione poiché il codice deve essere analizzato ogni volta che viene eseguito. Ma offre anche a Python diversi vantaggi rispetto ai linguaggi compilati.
La comunità Python ha sviluppato diverse librerie utili per l'apprendimento automatico. Queste librerie includono NumPy, SciPy e Pandas. NumPy è un eccellente set di strumenti per eseguire operazioni matematiche su array di grandi dimensioni. Puoi usarlo per creare array multidimensionali ed eseguire varie operazioni matematiche.
Principali differenze tra Anaconda e Python
- Sebbene Anaconda sia sviluppato in Python, va sottolineato che Conda è un gestore di pacchetti per qualsiasi programma che possa essere utilizzato in ambienti di sistema virtuali. Al contrario, pip, il gestore di pacchetti Python, consente solo l'installazione, l'aggiornamento e la rimozione dei pacchetti Python.
- Anaconda viene utilizzato solo per progetti di machine learning e data science. D'altra parte, Python è un linguaggio di programmazione utilizzato per creare un'ampia gamma di applicazioni online, programmi di rete e applicazioni desktop.
- Anaconda è un pacchetto di data science e machine learning con linguaggi di programmazione Python e R. D'altra parte, Python è un linguaggio di programmazione di alto livello che può essere utilizzato per vari compiti.
- Conda è il gestore dei pacchetti di Anaconda, mentre pip è il gestore dei pacchetti di Python.
- Anaconda è uno strumento di data science, il che implica che chiunque ci lavori non deve essere un programmatore. Tuttavia, è necessario comprendere il linguaggio per operare con il linguaggio di programmazione Python.
Conclusione
La distinzione fondamentale tra Anaconda e Python è che Anaconda distribuisce i linguaggi di programmazione Python e R per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, mentre Python include solo il linguaggio Python.
Il linguaggio di programmazione Python è stato sviluppato nel 1991 da Guido van Rossum. È un linguaggio di alto livello ampiamente utilizzato per la programmazione generica, creato per enfatizzare la leggibilità del codice.
Anaconda include anche più di 1,000 pacchetti di dati, il pacchetto Conda e il gestore dell'ambiente virtuale per Windows, Linux e MacOS. È stato scaricato oltre 4 milioni di volte al mese con una comunità attiva di contributori.
Riferimenti
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/1076998619832248
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731519304964
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