En el repositorio de Anaconda , existen dos tipos de instaladores:
" Instaladores de Anaconda " y " Instaladores de Miniconda ".
¿Cuáles son sus diferencias?
Además, para un archivo de instalación, Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh , ¿qué significa 2-4.4.0.1 ?
¿Anaconda o Miniconda?
Elija Anaconda si usted:
Son nuevos en conda o Python.
Como la comodidad de tener Python y más de 1500 paquetes científicos instalados automáticamente a la vez.
Tenga el tiempo y el espacio en disco --- unos pocos minutos y 3 GB.
No desea instalar individualmente cada uno de los paquetes que desea utilizar.
Elija Miniconda si usted:
No te preocupes por instalar cada uno de los paquetes que quieras utilizar de forma individual.
No tiene tiempo ni espacio en disco para instalar más de 1500 paquetes a la vez.
Quiere un acceso rápido a Python y los comandos de conda y desea ordenar los otros programas más tarde.
conda es tanto una herramienta de línea de comandos como un paquete de python.
Instalador de Miniconda = Python + conda
Instalador de Anaconda = Python + conda + metapaquete anaconda
meta Python pkg anaconda = alrededor de 160 paquetes de Python para uso diario en ciencia de datos
Instalador de Anaconda = Instalador de Miniconda + conda install anaconda
conda es un administrador de python y un administrador de entorno, lo que hace posible
conda install flake8conda create -n myenv python=3.6 Instalador de Miniconda = Python + conda
conda , el administrador de paquetes y el administrador de entornos, es un paquete de Python. Entonces, Python está incluido en el instalador de Miniconda. Porque conda distribuye el intérprete de Python con sus propias bibliotecas/dependencias pero no con las existentes en su sistema operativo, también se instalan otras dependencias mínimas como openssl , ncurses , sqlite , etc.
Básicamente, Miniconda es solo conda y sus dependencias mínimas . Y el entorno donde está instalado conda es el entorno "base", que antes se denominaba entorno "raíz".
Instalador de Anaconda = Python + conda + metapaquete anaconda
paquete de meta Python anaconda = alrededor de 160 paquetes de Python para uso diario en ciencia de datos
Los metapaquetes son paquetes que NO contienen software real y simplemente dependen de otros paquetes para instalarse.
Descargue un metapaquete de anaconda de Anaconda Cloud y extraiga el contenido de él. Los más de 160 paquetes reales que se instalarán se enumeran en 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 # ... Los paquetes preinstalados de meta pkg anaconda son principalmente para web scraping y ciencia de datos. Como requests , beautifulsoup , numpy , nltk , etc.
Si tiene un Miniconda instalado, conda install anaconda hará lo mismo que una instalación de Anaconda, excepto que los nombres de las carpetas de instalación son diferentes.
Miniconda2 contra Miniconda. Anaconda2 contra Anaconda.
2 significa que el intérprete de Python incluido para conda en el entorno "base" es Python 2, pero no Python 3.
Anaconda es una instalación muy grande ~ 2 GB y es más útil para aquellos usuarios que no están familiarizados con la instalación de módulos o paquetes con otros administradores de paquetes.
Anaconda parece estar promocionándose como el administrador oficial de paquetes de Jupyter. Que no es. Anaconda incluye Jupyter, R, python y muchos paquetes con su instalación.
Anaconda no es necesaria para instalar Jupyter Lab o el kernel R. Hay mucha información disponible en otros lugares para instalar Jupyter Lab o Notebooks. También hay mucha información en otros lugares para instalar R Studio. A continuación, se muestra cómo instalar el kernel de R directamente desde R Studio:
Para instalar el kernel R, sin Anaconda, inicie R Studio. En la ventana del terminal R, ingrese estos tres comandos:
install.packages("devtools") devtools::install_github("IRkernel/IRkernel") IRkernel::installspec()Hecho. La próxima vez que se abra Jupyter, el kernel R estará disponible.
Tanto Anaconda como miniconda usan el administrador de paquetes conda . Sin embargo, la principal diferencia entre Anaconda y miniconda es que
La distribución de Anaconda viene precargada con todos los paquetes, mientras que la distribución de miniconda es solo el sistema de administración sin ningún paquete precargado. Si uno usa miniconda, tiene que descargar paquetes y bibliotecas individuales por separado.
Yo personalmente uso la distribución de Anaconda ya que realmente no tengo que preocuparme mucho por las instalaciones de paquetes individuales.
Una desventaja de miniconda es que la instalación de cada paquete individual puede llevar mucho tiempo . Comparado con eso, instalar y usar Anaconda lleva mucho menos tiempo.
Sin embargo, hay algunos paquetes en anaconda (QtConsole, Glueviz, Orange3 ) que nunca he tenido que usar. Ni siquiera sé su propósito. Entonces, una desventaja de la anaconda es que ocupa más espacio del necesario.
La diferencia es que miniconda solo envía el sistema de gestión de repositorios. Entonces, cuando lo instala, solo está el sistema de administración sin paquetes. Mientras que con Anaconda, es como una distribución con algunos paquetes integrados.
Al igual que con cualquier distribución de Linux, hay algunas versiones que incluyen muchas actualizaciones para los paquetes incluidos. Es por eso que hay una diferencia en la numeración de versiones. Si solo decide actualizar Anaconda, está actualizando un sistema completo.
El 2 en Anaconda2 significa que la versión principal de Python será 2.x en lugar de la 3.x instalada en Anaconda3 . La versión actual tiene Python 2.7.13.
El 4.4.0.1 es el número de versión de Anaconda. La versión anunciada actual es 4.4.0 y asumo que .1 es una versión menor o para otro uso similar. Las versiones de Windows, que yo uso, solo dicen 4.4.0 en el nombre del archivo.
Otros ahora han explicado la diferencia entre Anaconda y Miniconda, así que me lo saltaré.
Miniconda le brinda el intérprete de Python, junto con una herramienta de línea de comandos llamada conda que funciona como un administrador de paquetes multiplataforma orientado a paquetes de Python, similar en espíritu a las herramientas apt o yum con las que los usuarios de Linux pueden estar familiarizados.
Anaconda incluye Python y conda, y además incluye un conjunto de otros paquetes preinstalados orientados a la computación científica. Debido al tamaño de este paquete, espere que la instalación consuma varios gigabytes de espacio en disco.
Fuente: Manual de ciencia de datos de Python de Jake VanderPlas
Según los documentos originales :
Elija Anaconda si usted:
Elija Miniconda si usted:
Yo mismo uso Miniconda. Anaconda está hinchada. Muchos de los paquetes nunca se utilizan y aún podrían instalarse fácilmente cuando sea necesario.
Tenga en cuenta que Conda es el administrador de paquetes (por ejemplo conda list muestra todos los paquetes instalados en el entorno), mientras que Anaconda y Miniconda son distribuciones. Una distribución de software es una colección de paquetes, preconstruidos y preconfigurados, que se pueden instalar y usar en un sistema. Un administrador de paquetes es una herramienta que automatiza el proceso de instalación, actualización y eliminación de paquetes.
Anaconda es una distribución completa del software central en el ecosistema PyData e incluye el propio Python junto con los archivos binarios para varios cientos de proyectos de código abierto de terceros. Miniconda es esencialmente un instalador para un entorno conda vacío, que contiene solo Conda, sus dependencias y Python. fuente
Una vez que se instala Conda, puede instalar cualquier paquete que necesite desde cero junto con cualquier versión deseada de Python.
2-4.4.0.1 es el número de versión de su paquete de instalación de Anaconda. Extrañamente, no figura en sus Listas de paquetes antiguos .
En abril de 2016, la versión de Anaconda saltó de 2.5 a 4.0 para evitar confusiones con las versiones 2 y 3 de Python. La versión 4.0 incluía Anaconda Navigator.
Las notas de la versión para versiones posteriores se pueden encontrar aquí .