12 Hauptunterschied zwischen Anaconda- und Python-Programmierung (mit Vergleichstabelle)

Was ist Anaconda-Programmierung?

Anaconda ist eine kostenlose Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R und wird in den Bereichen Data Science, Machine Learning, Predictive Analytics, groß angelegte Datenverarbeitung und Deep-Learning-bezogene Anwendungen verwendet, um die Paketverwaltung und -bereitstellung zu vereinfachen.

Anaconda wird von Anaconda Inc (Continuum Analytics) entwickelt und gepflegt, die 2012 von Peter Wang und Travis Oliphant gegründet wurde . Als Anaconda-Produkt wird es auch als Anaconda Distribution oder Anaconda Individual Edition bezeichnet .

Die Anaconda-Distribution wird von über 8 Millionen Benutzern verwendet und umfasst mehr als 300 Data Science-Pakete, die für Windows, Linux und MacOS geeignet sind. Einige der Pakete beinhalten:

• Jupyter Notebook , ein gemeinsam nutzbares Notizbuch, das Live-Code, Visualisierungen und Text kombiniert.
• Visualisierungsbibliotheken wie Bokeh, Datashader, Matplotlib und Holoviews.
• Data-Science-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Dask.
• Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow, Scikit-learn und Theano.
• Ein Open-Source-Paket- und Umgebungsverwaltungssystem namens Conda , das es einfach macht, Pakete zu installieren/aktualisieren und Umgebungen zu erstellen/zu laden.

Was Sie über die Anaconda-Programmierung wissen müssen

1. Anaconda ist eine kostenlose Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R für das wissenschaftliche Rechnen, die darauf abzielt, die Paketverwaltung und -bereitstellung zu vereinfachen.  
2. Anaconda wurde hauptsächlich entwickelt, um Data Science-, Deep-Learning- und Machine-Learning-Aufgaben zu unterstützen.
3. Anaconda wird von Anaconda Inc (Continuum Analytics) entwickelt und gepflegt, die 2012 von Peter Wang und Travis Oliphant gegründet wurde .
4. Anaconda stellt Conda als Paketmanager zur Verfügung.
5. Der Paketmanager von Anaconda (Conda) ermöglicht die Installation von Python- und Nicht-Python-Bibliotheksabhängigkeiten.  
6. Im Allgemeinen hat Anaconda eine kleinere Community als Python.
7. Anaconda bietet eine Reihe vorinstallierter Bibliotheken und Pakete wie NumPy, SciPy, Panda, Scikit Learn, nltk und Jupiter.
8. Anaconda ermöglicht es Unternehmen, skalierbare und sichere Anwendungen auf Unternehmensebene zu entwickeln.
9. Im Allgemeinen mit der Verfügbarkeit von mehr als 300 Bibliotheken für Data Science erleichtert Anaconda Data Science und Machine Learning-Aufgaben.
10. Die Data-Science-Community bevorzugt Anaconda gegenüber Python, da es viele häufige Probleme in der Anfangsphase sowie während des gesamten Entwicklungsprozesses löst.
11. Anaconda wird mit einer Vielzahl von Tools geliefert, um mithilfe verschiedener maschineller Lern- und KI-Algorithmen auf einfache Weise Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln.
12. Anaconda funktioniert für die Programmiersprache R und Python. Für Python wird Spyder (Unteranwendung von Anaconda) verwendet.

Was ist Python-Programmierung?

Python ist eine Open-Source-interpretierte High-Level- und Allzweck-Programmiersprache. Python wird nicht nur bei der Erstellung von Softwareprototypen, Data Science und maschinellem Lernen verwendet, sondern auch in einer Vielzahl von Anwendungen wie eingebetteten Systemen, Computer Vision, Webentwicklung und Netzwerkprogrammen. Die von Guido Van Rossum erstellte und 1991 erstmals veröffentlichte Designphilosophie von Python betont die Lesbarkeit des Codes durch die bemerkenswerte Verwendung von signifikantem Leerraum. Seine Sprachkonstrukte und sein objektorientierter Ansatz sollen Programmierern helfen, klaren, logischen Code für kleine und große Projekte zu schreiben.

Python ist plattformübergreifend. Es unterstützt Datentypen wie numerische Werte, Strings, Listen, Tupel und Wörterbücher. Sie können Python-Programme von einer Plattform auf eine andere verschieben und ohne Änderungen ausführen. Python ist so konzipiert, dass es gut lesbar ist. Es verwendet häufig englische Schlüsselwörter, während andere Sprachen Satzzeichen verwenden und weniger syntaktische Konstruktionen als andere Sprachen haben.

Python ist eine multiparadigmatische Programmiersprache und unterstützt prozedurale Programmierung und objektorientierte Programmierung. Python wird aufgrund seiner umfassenden Standardbibliothek oft als ”Batterien enthalten”-Sprache beschrieben. Sie können dem Python-Interpreter Low-Level-Module hinzufügen. Diese Module ermöglichen es Programmierern, ihre Tools zu erweitern oder anzupassen, um effizienter zu sein.

Python bietet eine Schnittstelle zu allen wichtigen kommerziellen Datenbanken. Python unterstützt GUI-Anwendungen, die erstellt und auf viele Systemaufrufe, Bibliotheken und Windows-Systeme wie Windows MFC, Macintosh und das X Window-System von Unix portiert werden können.

Was Sie über Python-Programmierung wissen müssen

1. Python ist eine interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache auf hoher Ebene.
2. Python wird nicht nur in der Datenwissenschaft und beim maschinellen Lernen verwendet, sondern auch in einer Vielzahl von Anwendungen wie eingebetteten Systemen, Computer Vision, Webentwicklung und Netzwerkprogrammen.
3. Guido van Rossum entwarf die Python-Sprache und die Python Software Foundation entwickelte die Sprache weiter.
4. Die Python-Sprache stellt pip als Paketmanager bereit .
5. Der Paketmanager von Python (pip) ermöglicht nur die Installation von Python-Abhängigkeiten.  
6. Python hat eine größere Community als Anaconda.
7. Python ist plattformübergreifend. Es unterstützt Datentypen wie numerische Werte, Strings, Listen, Tupel und Wörterbücher. Sie können Python-Programme von einer Plattform auf eine andere verschieben und ohne Änderungen ausführen.
8. Python ist eine multiparadigmatische Programmiersprache und unterstützt prozedurale Programmierung und objektorientierte Programmierung.
9. Python ist eine interpreterbasierte Sprache. Der Interpreter liest den Quellcode Zeile für Zeile und in dieser Hinsicht ist Python im Vergleich zu Compiler-basierten Sprachen wie C, C++ eine langsame Sprache.
10. Python ist einfach und leicht zu erlernen. Die Einfachheit dieser Sprache hilft, Algorithmen zu entwickeln und Probleme in kürzester Zeit zu lösen. Es ist einfacher, Python-Programme im Vergleich zu anderen Sprachen wie C++, Java, C# zu lesen und zu schreiben.
11. Mit Python ist es einfacher, leistungsstarke grafische Benutzeroberflächen zu erstellen. Es unterstützt auch Datenbanken wie MySQL und MMSQL.
12. Als Allzwecksprache mit einfacher, benutzerfreundlicher Syntax ist sie sowohl bei Anfängern als auch bei Entwicklern beliebt.

Lesen Sie auch: Unterschied zwischen prozeduraler und objektorientierter Programmierung

Unterschied zwischen Anaconda- und Python-Programmierung in Tabellenform

VERGLEICHSGRUNDLAGE	ANAKONDA	PYTHON
Beschreibung	Anaconda ist eine kostenlose Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R für das wissenschaftliche Rechnen, die darauf abzielt, die Paketverwaltung und -bereitstellung zu vereinfachen.	Python ist eine Open-Source-interpretierte High-Level-Programmiersprache für die allgemeine Programmierung.
Verwenden	Anaconda wurde hauptsächlich entwickelt, um Data Science-, Deep-Learning- und Machine-Learning-Aufgaben zu unterstützen.	Python wird nicht nur in der Datenwissenschaft und beim maschinellen Lernen verwendet, sondern auch in einer Vielzahl von Anwendungen wie eingebetteten Systemen, Computer Vision, Webentwicklung und Netzwerkprogrammen.
Entwickler	Anaconda wird von Anaconda Inc (Continuum Analytics) entwickelt und gepflegt, die 2012 von Peter Wang und Travis Oliphant gegründet wurde.	Guido van Rossum entwarf die Python-Sprache und die Python Software Foundation entwickelte die Sprache weiter.
Paket-Manager	Anaconda stellt Conda als Paketmanager zur Verfügung.	Die Python-Sprache stellt pip als Paketmanager bereit .
Funktionsweise des Paketmanagers	Der Paketmanager von Anaconda (Conda) ermöglicht die Installation von Python- und Nicht-Python-Bibliotheksabhängigkeiten.	Der Paketmanager von Python (pip) ermöglicht nur die Installation von Python-Abhängigkeiten.
Gemeinschaft	Im Allgemeinen hat Anaconda eine kleinere Community als Python.	Python hat eine größere Community als Anaconda.
Stützelement	Anaconda bietet eine Reihe vorinstallierter Bibliotheken und Pakete wie NumPy, SciPy, Panda, Scikit Learn, nltk und Jupiter.	Python ist plattformübergreifend. Es unterstützt Datentypen wie numerische Werte, Strings, Listen, Tupel und Wörterbücher. Sie können Python-Programme von einer Plattform auf eine andere verschieben und ohne Änderungen ausführen.
Unterstützung für andere Programmiersprachen	Anaconda funktioniert für die Programmiersprache R und Python. Für Python wird Spyder (Unteranwendung von Anaconda) verwendet.	Python ist eine multiparadigmatische Programmiersprache und unterstützt prozedurale Programmierung und objektorientierte Programmierung.
Popularität	Die Data-Science-Community bevorzugt Anaconda gegenüber Python, da es viele häufige Probleme in der Anfangsphase sowie während des gesamten Entwicklungsprozesses löst.	Als Allzwecksprache mit einfacher, benutzerfreundlicher Syntax ist sie sowohl bei Anfängern als auch bei Entwicklern beliebt.