Python und Anaconda sind zwei Begriffe, die man oft hört, wenn es um Programmierung geht. Aber was genau sind die Unterschiede zwischen den beiden? In diesem Artikel werden wir uns die wichtigsten Unterschiede zwischen Python und Anaconda ansehen und herausfinden, wann man welche verwenden sollte.
Was ist Python?
Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet wird, von Machine Learning bis hin zu Webdesign. Python verwendet pip als Package-Manager, um die Installation, Aktualisierung und Entfernung von Paketen zu automatisieren.
Was ist Anaconda?
Anaconda ist eine Distribution (ein Bundle) von Python, R und anderen Programmiersprachen sowie speziell für Data Science entwickelten Tools wie Jupyter Notebook und RStudio. Es bietet auch einen alternativen Package-Manager namens conda.
Der wesentliche Unterschied zwischen Python und Anaconda besteht darin, dass Python eine Programmiersprache ist, während Anaconda eine Software ist, mit der man Python und andere Programmiersprachen (wie R) installieren und verwalten kann.
Paket- und Umgebungsmanager
Sowohl Python als auch Anaconda bieten Lösungen zur Erstellung von virtuellen Umgebungen und zum Management von Paketen. Python hat das integrierte Modul venv (für “virtuelle Umgebung”), mit dem man isolierte Python-Umgebungen mit verschiedenen Paketversionen erstellen kann.
Anaconda hat den eigenen Package-Manager conda, der ähnlich wie pip funktioniert. Ein großer Vorteil von conda ist, dass es verschiedene Kanäle bietet, aus denen man Pakete installieren kann. Der Hauptkanal von Anaconda enthält standardmäßig veraltete Pakete, während der Kanal “conda-forge” von der Community verwaltet wird und in der Regel eine größere Anzahl aktueller Pakete bietet.
Wann sollte man Python oder Anaconda verwenden?
Die Wahl zwischen Python und Anaconda hängt von den individuellen Bedürfnissen und Kenntnissen ab. Wenn man sich auf Data Science konzentrieren möchte und ein Anfänger ist, ist die Verwendung von Anaconda mit der grafischen Benutzeroberfläche Anaconda Navigator eine gute Wahl. Wenn man jedoch bereits Erfahrung mit der Kommandozeile hat und Pakete außerhalb des Data Science-Bereichs benötigt, kann man auf Python und pip zurückgreifen.
Anaconda vs. Miniconda
Miniconda ist eine leichtgewichtige Version von Anaconda, die nur wenige vorinstallierte Pakete enthält und weniger Speicherplatz benötigt. Es ist eine gute Wahl für Benutzer, die alle erforderlichen Pakete selbst über die Kommandozeile installieren möchten, ohne Speicherplatz für ungenutzte Pakete zu verschwenden.
Mamba
Mamba ist eine Alternative zu conda, die in C++ neu geschrieben wurde und schneller und ressourcenschonender ist. Der Befehlssyntax für Mamba ist identisch zu conda, und das Paket kann über den Befehl “conda install -c conda-forge mamba” installiert werden.
In diesem Artikel haben wir die Unterschiede zwischen Python, Anaconda, Miniconda und Mamba besprochen. Jetzt liegt es an Ihnen, die für Ihr Projekt geeigneten Werkzeuge auszuwählen und Ihre Python-Kenntnisse zu erweitern. Viel Spaß beim Codieren!
