Anaconda 与 Python：有什么区别？
更新于 2025 年 1 月 9 日
Anaconda 与 Python：有什么区别？
当数据科学团队开始一个新项目时，他们需要确定哪种编程语言或工具最合适。每种技术（包括 Anaconda 和 Python）都有不同的学习曲线、核心功能、潜在性能以及其他需要考虑的因素。
Python 是最流行的用于数据科学、机器学习、Web 开发等的编程语言之一。Anaconda 是领先的数据科学平台，也是 Python 和 R 的开源发行版。关键的区别在于，Python 是一种编程语言，而 Anaconda 是专为数据科学量身定制的 Python 发行版。
以下是差异的快速概览
- Anaconda 是 Python 语言的发行版，带有额外的工具和软件包。
- 独立的 Python 更适合轻量级项目或 Web 开发。
- Anaconda 非常适合大多数数据科学、AI 和机器学习项目。
- 除了 Python 之外，Anaconda 还支持 R 和其他编程语言。
在本文中，我们将更深入地探讨 Python 和 Anaconda，以便您可以了解它们之间的差异、它们之间的关系以及哪个适合您的项目。
什么是 Python？
Python 是一种领先的通用编程语言，它于 20 世纪 80 年代被发明，并于 1991 年发布，作为各种项目的易于使用的选择。它的简洁性、可读性和广泛的库生态系统使得 Python 在 Web 开发、数据科学等领域得到了广泛的应用。
更具体地说，Python 是一种高级、解释型语言，支持多种编程范式，例如面向对象和函数式编程。Python 用途广泛且高度可移植，允许开发人员在不需要添加许多外部库的情况下完成广泛的功能。作为最流行的编程语言，它因其可读性、易用性以及在不同应用程序中的适应性而备受赞誉。
什么是 Anaconda？
Anaconda 是一个发行版，托管了必要的 Python 软件包、Jupyter 和 RStudio 等工具，以及一个 名为 Conda 的软件包管理器。这简化了数据科学、机器学习和科学计算的软件包管理和部署。
Anaconda 虽然主要专注于使数据科学易于访问，但也提供增强安全性和支持 AI 驱动开发的解决方案。例如，它的 软件包安全管理器 帮助用户确保其软件环境的完整性，这在生产中利用 AI 模型时可能很困难。
此外，Anaconda 还提供 企业级解决方案，通过团队协作、安全性和可扩展性等功能扩展了 Python 的开源功能。这些解决方案旨在支持将 Python 用于数据科学、AI 和机器学习的大型组织。
Anaconda 与 Python：核心区别
Python 和 Anaconda 之间的主要区别在于，Python 是一种编程语言，而 Anaconda 是一个使用 Python 语言的 AI 和数据科学平台。让我们探讨 Python 和 Anaconda 之间的其他关键区别，重点关注它们的主要功能、集成、性能和其他标准。
- 安装和设置
当您安装 Python 时，您将获得编程语言、标准库和 pip 软件包管理器。然后您需要安装额外的软件包才能开始大多数项目。Anaconda 开箱即用，配备了 Python、R、数百个预装软件包等等。 - 软件包管理
Python 的原生软件包管理器 pip 可以从 Python 软件包索引 安装软件包。但是，pip 仅限于 Python 库，有时需要兼容的编译器，并且在安装依赖项时不验证所有要求是否都已满足。
Anaconda 附带 Conda 软件包管理器，它简化了安装、验证、管理和更新 Python 软件包的过程。Conda 可以管理隔离环境中的 Python 软件包和非 Python 依赖项，使其比 Python 的原生软件包管理器更适合数据科学项目。 - 集成工具和库
除了 Python 标准库之外，PyPI 上还提供了数十万个开源软件包。这个庞大的库生态系统使数据科学家能够轻松解决复杂的问题。
Anaconda 包括 Python 和各种预装库，例如 NumPy、SciPy、pandas 和 scikit-learn，使用户可以轻松开始数据科学，而无需单独安装这些软件包。Anaconda 存储库中的每个软件包都带有签名验证，确保依赖项是安全且经过彻底审查的。这种安全层使组织有信心大规模使用这些库，因为他们知道他们正在使用由 Anaconda 支持的可靠且安全的工具。
Jupyter Notebooks、Spyder 和 RStudio 等其他工具（提供用于创建和共享代码的理想交互式环境）也随 Anaconda 一起提供。与独立 Python 的有限核心功能相比，这些内置工具为数据科学提供了更流畅的工作流程。 - 性能和资源使用
独立 Python 项目的性能取决于应用程序的类型和复杂性、依赖项的数量以及许多其他因素。一般来说，对于库很少的非常小的项目，Python 可能会获得稍微更好的性能，因为开销较少。虽然 Anaconda 由于捆绑的工具和库而可能更重，但它也优化了数据密集型任务的性能。 - 在数据科学和机器学习中的可用性
由于 Python 是一种通用编程语言，用户可能需要手动安装和配置多个软件包，然后才能拥有适合数据科学和机器学习项目的环境。
相比之下，Anaconda 专为数据科学、AI 和机器学习量身定制，使其更容易开始学习这些学科。Anaconda 的预配置环境帮助数据科学家避免手动安装库、处理兼容性问题以及设置新数据项目的其他障碍。 - 社区和支持
Python 和 Anaconda 都拥有庞大而蓬勃发展的社区，Python 用户遍布各行各业，超过 4500 万 Anaconda 用户。这意味着有大量的教程、文档和论坛可用，例如 Anaconda Learning。此外，企业 Anaconda 客户受益于专门的技术支持，包括访问专业的服务团队，该团队可以协助定制构建，以满足独特的项目需求。
Anaconda 与 Python：何时使用 Anaconda
Anaconda 非常适合需要多个软件包和库以及跨团队的可重复性和一致性的大规模数据科学项目。该平台的环境管理功能和内置软件包管理器使其更容易设置和维护复杂的数据项目。
Anaconda 与 Python：何时单独使用 Python
对于轻量级项目或用户需要更多地控制他们使用的特定软件包和版本的情况，Python 可能就足够了。此外，Python 比 Anaconda 更适合 Web 开发。