W repozytorium Anaconda istnieją dwa typy instalatorów:
„ Instalatorzy Anaconda ” i „ Instalatorzy Miniconda ”.
Jakie są ich różnice?
Poza tym, Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh
co oznacza plik instalatora 2-4.4.0.1
?
W repozytorium Anaconda istnieją dwa typy instalatorów:
„ Instalatorzy Anaconda ” i „ Instalatorzy Miniconda ”.
Jakie są ich różnice?
Poza tym, Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh
co oznacza plik instalatora 2-4.4.0.1
?
Odpowiedzi:
Różnica polega na tym, że miniconda po prostu wysyła system zarządzania repozytorium. Tak więc po zainstalowaniu jest tylko system zarządzania bez pakietów. Natomiast w przypadku Anacondy jest to dystrybucja z niektórymi wbudowanymi pakietami.
Podobnie jak w przypadku każdej dystrybucji Linuksa, istnieją pewne wydania, które zawierają wiele aktualizacji dołączonych pakietów. Dlatego istnieje różnica w numeracji wersji. Jeśli zdecydujesz się tylko na aktualizację Anacondy, aktualizujesz cały system.
root
środowisko i udaje, że jest z czymś.
Według oryginalnych dokumentów (link już nie żyje):
Wybierz Anaconda, jeśli:
Wybierz Miniconda, jeśli:
Sam używam Minicondy. Anakonda jest wzdęta. Wiele pakietów nigdy nie jest używanych i nadal można je łatwo zainstalować w razie potrzeby.
Zauważ, że Conda jest menedżerem pakietów (np. conda list
Wyświetla wszystkie zainstalowane pakiety w środowisku), podczas gdy Anaconda i Miniconda są dystrybucjami. Dystrybucja oprogramowania jest zbiorem gotowych i wstępnie skonfigurowanych pakietów, które można zainstalować i używać w systemie. Menedżer pakietów to narzędzie, które automatyzuje proces instalowania, aktualizowania i usuwania pakietów.
Anaconda jest pełną dystrybucją centralnego oprogramowania w ekosystemie PyData i obejmuje samego Pythona wraz z plikami binarnymi dla kilkuset projektów open-source innych firm. Miniconda jest zasadniczo instalatorem pustego środowiska conda, zawierającego tylko Condę, jej zależności i Pythona. Źródło .
Po zainstalowaniu Conda możesz zainstalować od zera dowolny potrzebny pakiet wraz z dowolną wersją Pythona.
2-4.4.0.1
to numer wersji pakietu instalacyjnego Anaconda. O dziwo, nie ma go na liście starych pakietów .
W kwietniu 2016 r. Wersja Anaconda podskoczyła z 2,5 do 4,0, aby uniknąć pomyłek z wersjami 2 i 3 Pythona. Wersja 4.0 zawierała Anaconda Navigator.
Informacje o wydaniu kolejnych wersji można znaleźć tutaj .
conda
że instalacja pakietów anaconda
zajmuje tyle czasu, a wraz z tymi wszystkimi dodatkowymi pakietami, czy nie zapewniłbyś wtedy anaconda
„szybszego dostępu do Pythona” i innych pakietów niż miniconda
? Używam w miniconda
tej chwili, ale Boże, to jest takie wolne.
2
nie jest częścią wersji, jest częścią nazwy Anaconda: W Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh
znajduje się wersja 4.4.0.1 Anaconda2 (dla Linuksa działającego na Little Endian 64-bitowym PowerPC).
conda
jest zarówno narzędziem wiersza poleceń, jak i pakietem Python.
Instalator Miniconda = Python + conda
Anaconda installer = Python + conda
+ pakiet meta anaconda
meta Python pkg anaconda
= około 160 paczek Python do codziennego użytku w analizie danych
Instalator Anaconda = Instalator Miniconda + conda install anaconda
conda
jest menedżerem python i menedżerem środowiska, co umożliwia
conda install flake8
conda create -n myenv python=3.6
Instalator Miniconda = Python + conda
conda
, menedżer pakietów i menedżer środowiska, jest pakietem Python. Python jest zainstalowany. Przyczyna Conda rozpowszechniać interpreter Pythona z własnymi libraries / zależnościami, ale nie te, istniejące od systemu operacyjnego, inne minimalne zależności podoba openssl
, ncurses
, sqlite
itp są zainstalowane.
Zasadniczo Miniconda jest sprawiedliwa conda
i ma minimalne zależności . Środowisko, w którym conda
jest zainstalowane, to środowisko „podstawowe”, które wcześniej nazywało się środowiskiem „root”.
Anaconda installer = Python + conda
+ pakiet metaanaconda
pakiet meta Python anaconda
= około 160 paczek Pythona do codziennego użytku w analizie danych
Pakiety Meta to pakiety, które NIE zawierają faktycznego oprogramowania i po prostu zależą od innych pakietów, które zostaną zainstalowane.
Pobierz anaconda
pakiet meta z Anaconda Cloud i wyodrębnij z niego zawartość. Rzeczywiste ponad 160 pakietów do zainstalowania znajduje się w info/recipe/meta.yaml
.
package:
name: anaconda
version: '2019.07'
build:
ignore_run_exports:
- '*'
number: '0'
pin_depends: strict
string: py36_0
requirements:
build:
- python 3.6.8 haf84260_0
is_meta_pkg:
- true
run:
- alabaster 0.7.12 py36_0
- anaconda-client 1.7.2 py36_0
- anaconda-project 0.8.3 py_0
# ...
- beautifulsoup4 4.7.1 py36_1
# ...
- curl 7.65.2 ha441bb4_0
# ...
- hdf5 1.10.4 hfa1e0ec_0
# ...
- ipykernel 5.1.1 py36h39e3cac_0
- ipython 7.6.1 py36h39e3cac_0
- ipython_genutils 0.2.0 py36h241746c_0
- ipywidgets 7.5.0 py_0
# ...
- jupyter 1.0.0 py36_7
- jupyter_client 5.3.1 py_0
- jupyter_console 6.0.0 py36_0
- jupyter_core 4.5.0 py_0
- jupyterlab 1.0.2 py36hf63ae98_0
- jupyterlab_server 1.0.0 py_0
# ...
- matplotlib 3.1.0 py36h54f8f79_0
# ...
- mkl 2019.4 233
- mkl-service 2.0.2 py36h1de35cc_0
- mkl_fft 1.0.12 py36h5e564d8_0
- mkl_random 1.0.2 py36h27c97d8_0
# ...
- nltk 3.4.4 py36_0
# ...
- numpy 1.16.4 py36hacdab7b_0
- numpy-base 1.16.4 py36h6575580_0
- numpydoc 0.9.1 py_0
# ...
- pandas 0.24.2 py36h0a44026_0
- pandoc 2.2.3.2 0
# ...
- pillow 6.1.0 py36hb68e598_0
# ...
- pyqt 5.9.2 py36h655552a_2
# ...
- qt 5.9.7 h468cd18_1
- qtawesome 0.5.7 py36_1
- qtconsole 4.5.1 py_0
- qtpy 1.8.0 py_0
# ...
- requests 2.22.0 py36_0
# ...
- sphinx 2.1.2 py_0
- sphinxcontrib 1.0 py36_1
- sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0
- sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0
- sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0
- sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0
- sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0
- sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0
- sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0
- spyder 3.3.6 py36_0
- spyder-kernels 0.5.1 py36_0
# ...
Wstępnie zainstalowane pakiety z meta pkg anaconda
są głównie przeznaczone do skrobania stron internetowych i analizy danych. Jak requests
, beautifulsoup
, numpy
, nltk
, itd.
Jeśli masz zainstalowaną Minicondę, conda install anaconda
sprawi, że będzie taka sama jak instalacja Anaconda, z tym wyjątkiem, że nazwy folderów instalacyjnych są różne.
Miniconda2 vs Miniconda. Anaconda2 vs Anaconda.
2
oznacza, że dołączony interpreter języka Python conda
w środowisku „podstawowym” to Python 2, ale nie Python 3.
Miniconda udostępnia interpreter Pythona wraz z narzędziem wiersza polecenia o nazwie conda, które działa jako menedżer pakietów między platformami ukierunkowany na pakiety Pythona, podobnie jak narzędzia apt lub yum, które mogą być zaznajomieni z użytkownikami Linuksa.
Anaconda zawiera zarówno Pythona, jak i conda, a ponadto zawiera pakiet innych wstępnie zainstalowanych pakietów ukierunkowanych na informatykę naukową. Ze względu na rozmiar tego pakietu należy oczekiwać, że instalacja zużyje kilka gigabajtów miejsca na dysku.
Źródło: Jake VanderPlas's Python Data Science Handbook
2
W Anaconda2
użyciu, że głównym wersja Pythona 2.x będzie raczej niż zainstalowany w 3.x Anaconda3
. Obecna wersja ma Python 2.7.13.
Jest 4.4.0.1
to numer wersji Anacondy. Obecna reklamowana wersja jest 4.4.0
i zakładam, że .1
jest to niewielkie wydanie lub do innych podobnych zastosowań. Wersje systemu Windows, których używam, po prostu powiedz 4.4.0
w nazwie pliku.
Inni wyjaśnili teraz różnicę między Anacondą i Minicondą, więc pominę to.
Anaconda to bardzo duża instalacja ~ 2 GB i jest najbardziej przydatna dla tych użytkowników, którzy nie są zaznajomieni z instalowaniem modułów lub pakietów z innymi menedżerami pakietów.
Wydaje się, że Anaconda promuje się jako oficjalny menedżer pakietów Jupyter. To nie jest. Anaconda instaluje pakiety Jupyter, R, Python i wiele pakietów.
Anakonda nie jest konieczna do instalacji Jupyter Lab lub jądra R. Istnieje wiele informacji dostępnych gdzie indziej na temat instalacji Jupyter Lab lub Notebooków. Istnieje również wiele informacji na temat instalacji studia R. Poniżej pokazano, jak zainstalować jądro R bezpośrednio z R Studio:
Aby zainstalować jądro R, bez Anacondy, uruchom R Studio. W oknie terminala R wprowadź następujące trzy polecenia:
install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()
Gotowe. Następnym razem, gdy Jupyter zostanie otwarty, jądro R będzie dostępne.
Zarówno Anaconda, jak i miniconda używają menedżera pakietów conda . Szef differece między między Anaconda i miniconda jest jednak to, że
Dystrybucja Anaconda jest fabrycznie załadowana ze wszystkimi pakietami, podczas gdy dystrybucja miniconda to tylko system zarządzania bez uprzednio załadowanych pakietów. Jeśli używasz minicondy, musisz osobno pobierać poszczególne pakiety i biblioteki.
Ja osobiście korzystam z dystrybucji Anaconda, ponieważ tak naprawdę nie muszę się zbytnio przejmować instalacjami poszczególnych pakietów.
Wadą miniconda jest to, że instalacja każdego pojedynczego pakietu może zająć dużo czasu . W porównaniu z instalowaniem i używaniem Anacondy zajmuje dużo mniej czasu.
Jednak w Anaconda jest kilka pakietów (QtConsole, Glueviz, Orange3 ), z których nigdy nie musiałem korzystać. Nie znam nawet ich celu. Wadą anakondy jest to, że zajmuje ona więcej miejsca niż to konieczne.
conda list
zaraz po zainstalowaniu Minicondy.