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?
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.
root환경을 조성하고 물건으로 가장합니다.
원본 문서에 따라 (링크가 이제 죽었습니다) :
다음과 같은 경우 아나콘다를 선택하십시오 :
다음과 같은 경우 Miniconda를 선택하십시오.
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.
conda패키지를 설치하는 등 오랜 시간이 걸리고 그 anaconda이러한 추가 모든 패키지와 함께 제공, 다음 않을 것이다 anaconda당신에게보다 "빠른 파이썬에 액세스"및 기타 패키지를 제공 miniconda? 지금 사용 miniconda하고 있지만 너무 느립니다.
2버전의 일부가 아닌 Anaconda의 이름 중 일부입니다. Anaconda2의 Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh4.4.0.1 버전 (Little Endian 64 비트 PowerPC에서 실행되는 Linux 용)이 있습니다.
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
conda 파이썬 관리자와 환경 관리자입니다.
conda install flake8conda create -n myenv python=3.6Miniconda 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.
Anaconda 설치 프로그램 = Python + conda+ 메타 패키지anaconda
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.
미니 콘다 2 vs 미니 콘다. 아나콘다 2 vs 아나콘다.
2conda"기본"환경에서 번들로 제공되는 Python 인터프리터 는 Python 2이지만 Python 3은 아닙니다.
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
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.
Anaconda와 miniconda는 모두 conda 패키지 관리자를 사용합니다 . 그러나 Anaconda 와 miniconda 의 주요 차이점 은
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.
conda listMiniconda를 설치 한 직후 실행하여 확인할 수 있습니다 .