Dans le référentiel Anaconda , il existe deux types d'installateurs:
" Installateurs Anaconda " et " Installateurs Miniconda ".
Quelles sont leurs différences?
Par ailleurs, pour un fichier d'installation Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh, que signifie-t-il 2-4.4.0.1?
Réponses:
La différence est que miniconda expédie simplement le système de gestion du référentiel. Ainsi, lorsque vous l'installez, il n'y a que le système de gestion sans packages. Alors qu'avec Anaconda, c'est comme une distribution avec des packages intégrés.
Comme pour toute distribution Linux, il existe des versions qui regroupent de nombreuses mises à jour pour les packages inclus. C'est pourquoi il existe une différence dans la numérotation des versions. Si vous décidez uniquement de mettre à niveau Anaconda, vous mettez à jour tout un système.
rootenvironnement et faites-le semblant avec des trucs.
Selon les documents d'origine (le lien est maintenant mort):
Choisissez Anaconda si vous:
Choisissez Miniconda si vous:
J'utilise Miniconda moi-même. Anaconda est gonflé. De nombreux packages ne sont jamais utilisés et pourraient toujours être facilement installés si et quand cela est nécessaire.
Notez que Conda est le gestionnaire de packages (par exemple, conda listaffiche tous les packages installés dans l'environnement), alors qu'Anaconda et Miniconda sont des distributions. Une distribution de logiciels est un ensemble de packages, préconfigurés et préconfigurés, qui peuvent être installés et utilisés sur un système. Un gestionnaire de packages est un outil qui automatise le processus d'installation, de mise à jour et de suppression de packages.
Anaconda est une distribution complète du logiciel central de l'écosystème PyData, et comprend Python lui-même ainsi que les binaires de plusieurs centaines de projets open source tiers. Miniconda est essentiellement un programme d'installation pour un environnement conda vide, contenant uniquement Conda, ses dépendances et Python. Source .
Une fois Conda installé, vous pouvez alors installer à partir de zéro le package dont vous avez besoin ainsi que toute version souhaitée de Python.
2-4.4.0.1est le numéro de version de votre package d'installation Anaconda. Étrangement, il n'est pas répertorié dans leurs anciennes listes de packages .
En avril 2016, la version d'Anaconda est passée de 2.5 à 4.0 afin d'éviter toute confusion avec les versions Python 2 et 3. La version 4.0 incluait Anaconda Navigator.
Les notes de publication des versions ultérieures sont disponibles ici .
condainstallation des packages prend tellement de temps et que anacondatous ces packages supplémentaires sont fournis, ne anacondavous donnerait-il pas alors "un accès plus rapide à Python" et à d'autres packages miniconda? J'utilise en minicondace moment, mais ça alors c'est tellement lent.
2ne fait pas partie de la version, elle fait partie du nom d'Anaconda: Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.shnous trouvons la version 4.4.0.1 d'Anaconda2 (pour Linux fonctionnant sur Little Endian 64-bit PowerPC).
conda est à la fois un outil en ligne de commande et un package python.
Installateur Miniconda = Python + conda
Programme d'installation d'Anaconda = Python + conda+ méta package anaconda
paquet meta Python anaconda= environ 160 paquets Python pour une utilisation quotidienne en science des données
Installateur Anaconda = Installateur Miniconda + conda install anaconda
conda est un gestionnaire python et un gestionnaire d'environnement, ce qui permet de
conda install flake8conda create -n myenv python=3.6Installateur Miniconda = Python + conda
conda, le gestionnaire de packages et le gestionnaire d'environnement, est un package Python. Python est donc installé. Parce que Conda distribuer interpréteur Python avec ses propres bibliothèques / dépendances , mais pas ceux qui existent déjà sur votre système d'exploitation, d' autres dépendances minimales aiment openssl, ncurses, sqlite, etc sont également installés.
Fondamentalement, Miniconda est juste condaet ses dépendances minimales . Et l'environnement dans lequel condaest installé est l'environnement "de base", qui était auparavant appelé environnement "racine".
Programme d'installation d'Anaconda = Python + conda+ méta-packageanaconda
package meta Python anaconda= environ 160 paquets Python pour une utilisation quotidienne en science des données
Les méta-packages sont des packages qui ne contiennent PAS de logiciels réels et dépendent simplement des autres packages à installer.
Téléchargez un anacondaméta-package depuis Anaconda Cloud et extrayez-en le contenu. Les 160+ packages à installer sont répertoriés dans 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
# ...Les packages préinstallés de meta pkg anacondasont principalement destinés au scrap Web et à la science des données. Comme requests, beautifulsoup, numpy, nltk, etc.
Si une Miniconda est installée, elle conda install anacondasera identique à une installation Anaconda, sauf que les noms des dossiers d'installation sont différents.
Miniconda2 contre Miniconda. Anaconda2 contre Anaconda.
2signifie que l'interpréteur Python fourni condadans l'environnement "de base" est Python 2, mais pas Python 3.
Miniconda vous offre l'interpréteur Python lui-même, ainsi qu'un outil en ligne de commande appelé conda qui fonctionne comme un gestionnaire de packages multiplateforme orienté vers les packages Python, similaire dans l'esprit aux outils apt ou yum que les utilisateurs de Linux peuvent connaître.
Anaconda comprend à la fois Python et conda, et regroupe en outre une suite d'autres packages pré-installés destinés au calcul scientifique. En raison de la taille de cet ensemble, attendez-vous à ce que l'installation consomme plusieurs gigaoctets d'espace disque.
Source: Manuel de Jake VanderPlas sur la science des données en Python
L' 2entrée Anaconda2signifie que la version principale de Python sera 2.x plutôt que la version 3.x installée dans Anaconda3. La version actuelle a Python 2.7.13.
C'est 4.4.0.1le numéro de version d'Anaconda. La version actuelle publiée est 4.4.0et je suppose que .1c'est une version mineure ou pour une autre utilisation similaire. Les versions de Windows, que j'utilise, disent simplement 4.4.0dans le nom du fichier.
D'autres ont maintenant expliqué la différence entre Anaconda et Miniconda, alors je vais sauter cela.
Anaconda est une très grande installation ~ 2 Go et est très utile pour les utilisateurs qui ne sont pas familiarisés avec l'installation de modules ou de packages avec d'autres gestionnaires de packages.
Anaconda semble se présenter comme le gestionnaire de paquets officiel de Jupyter. Ce n'est pas. Anaconda regroupe Jupyter, R, python et de nombreux packages avec son installation.
Anaconda n'est pas nécessaire pour installer Jupyter Lab ou le noyau R. De nombreuses informations sont disponibles ailleurs pour installer Jupyter Lab ou Notebooks. Il existe également de nombreuses informations ailleurs pour l'installation de R studio. Ce qui suit montre comment installer le noyau R directement à partir de R Studio:
Pour installer le noyau R, sans Anaconda, démarrez R Studio. Dans la fenêtre du terminal R, entrez ces trois commandes:
install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()Terminé. La prochaine fois que Jupyter sera ouvert, le noyau R sera disponible et disponible.
Anaconda et miniconda utilisent le gestionnaire de paquets conda . La principale différence entre Anaconda et miniconda , cependant, est que
La distribution Anaconda est livrée préchargée avec tous les packages tandis que la distribution miniconda est juste le système de gestion sans aucun package préchargé. Si l'on utilise miniconda, il faut télécharger séparément les packages et bibliothèques individuels.
J'utilise personnellement la distribution Anaconda car je n'ai pas vraiment à me soucier des installations de packages individuels.
Un inconvénient de miniconda est que l'installation de chaque package individuel peut prendre beaucoup de temps . Par rapport à cela, l'installation et l'utilisation d'Anaconda prennent beaucoup moins de temps.
Cependant, il y a des packages dans anaconda (QtConsole, Glueviz, Orange3 ) que je n'ai jamais eu à utiliser. Je ne connais même pas leur but. Donc, un inconvénient d'anaconda est qu'il occupe plus d'espace que nécessaire.
conda listjuste après avoir installé Miniconda.