[python] 아나콘다 vs. 미니 콘다

에서 아나콘다 저장소 , 설치의 두 가지 유형이 있습니다 :

Anaconda 설치 관리자 “및 ” Miniconda 설치 관리자

차이점은 무엇입니까?

또한 설치 프로그램 파일의 Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh경우 무엇 2-4.4.0.1을 의미합니까?



답변

차이점은 miniconda가 리포지토리 관리 시스템을 제공한다는 것입니다. 따라서 설치할 때 패키지가없는 관리 시스템 만 있습니다. Anaconda의 경우 패키지가 내장 된 배포판과 같습니다.

다른 Linux 배포판과 마찬가지로 포함 된 패키지에 대한 많은 업데이트를 번들로 제공하는 릴리스가 있습니다. 버전 번호가 다른 이유가 여기에 있습니다. Anaconda 만 업그레이드하기로 결정한 경우 전체 시스템을 업데이트하는 것입니다.


답변

원본 문서에 따라 (링크가 이제 죽었습니다) :

다음과 같은 경우 아나콘다를 선택하십시오 :

  • 콘다 또는 파이썬을 처음 사용함
  • Python과 150 개가 넘는 과학 패키지가 한 번에 자동으로 설치되는 편리함
  • 시간 및 디스크 공간 (몇 분 및 3GB) 및 / 또는
  • 개별적으로 사용하려는 각 패키지를 설치하고 싶지 않습니다.

다음과 같은 경우 Miniconda를 선택하십시오.

  • 개별적으로 사용하려는 각 패키지를 설치하지 않아도됩니다.
  • 한 번에 150 개가 넘는 패키지를 설치할 시간이나 디스크 공간이 없거나
  • 파이썬과 conda 명령에 빠르게 액세스하고 나중에 다른 프로그램을 정렬하고 싶습니다.

나는 Miniconda를 직접 사용합니다. 아나콘다는 부풀어 오른다. 많은 패키지가 사용되지 않으며 필요할 때 언제라도 쉽게 설치할 수 있습니다.

참고 CONDA는 패키지 관리자 (예이다 conda list표시 모든 환경에서 패키지를 설치), 및 아나콘다 Miniconda가 분포 반면. 소프트웨어 배포는 시스템에 설치하여 사용할 수있는 사전 구축 및 사전 구성된 패키지 모음입니다. 패키지 관리자는 패키지 설치, 업데이트 및 제거 프로세스를 자동화하는 도구입니다.

Anaconda는 PyData 생태계에서 중앙 소프트웨어의 전체 배포판이며 수백 개의 타사 오픈 소스 프로젝트를위한 바이너리와 함께 Python 자체를 포함합니다. Miniconda는 본질적으로 빈 Conda 환경을위한 설치 프로그램으로 Conda, 종속 항목 및 Python 만 포함합니다. 소스 .

Conda가 설치되면 원하는 버전의 Python과 함께 처음부터 필요한 패키지를 설치할 수 있습니다.

2-4.4.0.1Anaconda 설치 패키지의 버전 번호입니다. 이상하게도 이전 패키지 목록 에는 표시되지 않습니다 .

2016 년 4 월, Anaconda 버전 관리는 Python 버전 2 및 3과의 혼동을 피하기 위해 2.5에서 4.0으로 증가했습니다. 버전 4.0에는 Anaconda Navigator가 포함되었습니다.

이후 버전에 대한 릴리스 정보는 여기 에서 찾을 수 있습니다 .


답변

간결한

conda 커맨드 라인 도구이자 파이썬 패키지입니다.

Miniconda 설치 프로그램 = Python + conda

Anaconda 설치 프로그램 = Python + conda+ 메타 패키지 anaconda

meta Python pkg anaconda= 데이터 과학에 매일 사용하기위한 약 160 개의 Python pkg

아나콘다 설치 프로그램 = Miniconda 설치 프로그램 + conda install anaconda

세부 묘사

  1. conda 파이썬 관리자와 환경 관리자입니다.

    • 패키지 설치 conda install flake8
    • 모든 버전의 Python으로 환경을 만듭니다. conda create -n myenv python=3.6
  2. Miniconda 설치 프로그램 = Python + conda

    conda패키지 관리자 및 환경 관리자는 Python 패키지입니다. 그래서 파이썬이 설치되었습니다. CONDA가 자신의 라이브러리 / 종속성 파이썬 인터프리터를 배포 원인하지만 운영 체제에서 기존의 것들, 다른 최소한의 종속성은 싫어 openssl, ncurses, sqlite뿐만 아니라 설치, 등.

    기본적으로 Miniconda는 정의 conda와 최소한의 종속성 입니다. 그리고 conda설치된 환경 은 “기본”환경으로, 이전에는 “루트”환경이라고합니다.

  3. Anaconda 설치 프로그램 = Python + conda+ 메타 패키지anaconda

  4. 메타 파이썬 패키지 anaconda= 데이터 과학에 매일 사용하기위한 약 160 개의 파이썬 패키지

    메타 패키지는 실제 소프트웨어를 포함하지 않으며 설치할 다른 패키지에 의존하는 패키지입니다.

    Anaconda Cloudanaconda 에서 메타 패키지를 다운로드 하고 컨텐츠를 추출하십시오. 설치할 실제 160+ 패키지는에 나열되어 있습니다.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
            # ...

    meta pkg의 사전 설치된 패키지 anaconda는 주로 웹 스크랩 및 데이터 과학을위한 것입니다. 마찬가지로 requests, beautifulsoup, numpy, nltk, 등

    Miniconda가 설치되어 있으면 conda install anaconda설치 폴더 이름이 다르다는 점을 제외하고 Anaconda 설치와 동일하게됩니다.

  5. 미니 콘다 2 vs 미니 콘다. 아나콘다 2 vs 아나콘다.

    2conda“기본”환경에서 번들로 제공되는 Python 인터프리터 는 Python 2이지만 Python 3은 아닙니다.


답변

Miniconda는 Python 사용자에게 친숙한 apt 또는 yum 도구와 비슷한 Python 패키지를 대상으로하는 크로스 플랫폼 패키지 관리자로 작동하는 conda라는 명령 줄 도구와 함께 Python 인터프리터 자체를 제공합니다.

Anaconda에는 Python과 conda가 모두 포함되어 있으며 과학 컴퓨팅에 맞춰 사전 설치된 다른 패키지 패키지가 추가로 번들로 제공됩니다. 이 번들의 크기로 인해 설치시 몇 기가 바이트의 디스크 공간이 소비 될 것으로 예상됩니다.

출처 : Jake VanderPlas의 Python 데이터 과학 핸드북


답변

2에서 Anaconda2파이썬의 주요 버전 3.X가 설치보다는 2.X된다는 것을 의미합니다 Anaconda3. 현재 릴리스에는 Python 2.7.13이 있습니다.

4.4.0.1아나콘다의 버전 번호입니다. 현재 광고 버전입니다 4.4.0그리고 나는 가정 .1마이너 릴리스 또는 기타 유사한 사용. 내가 사용하는 Windows 릴리스 4.4.0는 파일 이름으로 말합니다 .

다른 사람들은 이제 Anaconda와 Miniconda의 차이점을 설명 했으므로 생략하겠습니다.


답변

Anaconda는 ~ 2GB의 매우 큰 설치이며 다른 패키지 관리자와 모듈 또는 패키지를 설치하는 데 익숙하지 않은 사용자에게 가장 유용합니다.

Anaconda는 Jupyter의 공식 패키지 관리자로서 스스로 홍보하고있는 것 같습니다. 그렇지 않습니다. Anaconda는 Jupyter, R, python 및 여러 패키지를 설치와 함께 번들로 제공합니다.

Jupyter Lab 또는 R 커널 설치에는 Anaconda가 필요하지 않습니다. Jupyter Lab 또는 노트북을 설치하는 데 사용할 수있는 많은 정보가 있습니다. R studio를 설치하기위한 다른 정보도 많이 있습니다. 다음은 R Studio에서 직접 R 커널을 설치하는 방법을 보여줍니다.

Anaconda없이 R 커널을 설치하려면 R Studio를 시작하십시오. R 터미널 창에서 다음 세 명령을 입력하십시오.

install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()

끝난. 다음에 Jupyter가 열리면 R 커널을 사용할 수있게됩니다.


답변

Anaconda와 miniconda는 모두 conda 패키지 관리자를 사용합니다 . 그러나 Anacondaminiconda 의 주요 차이점

Anaconda 배포판에는 모든 패키지가 사전로드되어 있으며 miniconda 배포판은 사전로드 된 패키지가없는 관리 시스템 일뿐입니다. miniconda를 사용하는 경우 개별 패키지와 라이브러리를 별도로 다운로드해야합니다.

개별 패키지 설치에 대해 크게 걱정할 필요가 없으므로 개인적으로 Anaconda 배포판을 사용합니다.

miniconda의 단점은 각 개별 패키지를 설치하는 데 시간 이 오래 걸릴 수 있다는 것 입니다. Anaconda를 설치하고 사용하는 것과 비교하면 시간이 훨씬 덜 걸립니다.

그러나 아나콘다 (QtConsole, Glueviz, Orange3 )에는 사용하지 않은 패키지 가 있습니다. 나는 그들의 목적조차 모른다. 따라서 아나콘다의 단점은 필요한 것보다 더 많은 공간을 차지한다는 것 입니다.