Die 9 besten Anaconda-Alternativen für die Verwaltung der Python-Umgebung

Die besten Anaconda-Alternativen für die Python-Entwicklung

Es gibt mehrere Alternativen zu Anaconda. Jede von ihnen bietet einzigartige Funktionen und Vorteile, die auf unterschiedliche Aspekte der Python-Entwicklung ausgerichtet sind. 

Im Folgenden werden wir einige dieser Alternativen untersuchen und uns dabei auf ihre Funktionen und idealen Anwendungsfälle konzentrieren. Diese sind in keiner bestimmten Reihenfolge aufgelistet; die beste Wahl hängt von deinen Bedürfnissen ab.

1. Miniconda

Miniconda ist ein Minimalinstallationsprogramm für Conda, das die Conda-Kernfunktionen ohne die zusätzlichen Pakete und Tools der Anaconda-Distribution bereitstellt. 

Es ermöglicht den Nutzern, nur die notwendigen Pakete zu installieren, was zu einer schlankeren, besser angepassten Umgebung führt. Wie Anaconda bietet Miniconda eine leistungsstarke Paket- und Umgebungsverwaltung, konzentriert sich aber auf Einfachheit und Effizienz.

Merkmale:

• Leicht und minimal: Miniconda enthält nur die wesentlichen Conda-Komponenten und gibt den Nutzern die volle Kontrolle darüber, welche zusätzlichen Pakete sie installieren möchten.
• Anpassbar: Die Nutzer können ihre Umgebungen von Grund auf neu aufbauen und nur die notwendigen Tools und Bibliotheken für ihre Projekte installieren.
• Volle Conda-Unterstützung: Obwohl Miniconda ein minimaler Installer ist, behält er alle leistungsstarken Funktionen der Paket- und Umgebungsverwaltung von Conda bei und gewährleistet so die Kompatibilität mit Conda-Umgebungen.
• Plattformübergreifend: Wie Conda ist auch Miniconda für Windows, macOS und Linux verfügbar.

Warum Miniconda wählen?

Miniconda ist ideal für Nutzer, die die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von Conda nutzen wollen, ohne den Aufwand einer kompletten Anaconda-Installation zu betreiben. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für:

• Ressourcenbewusste Nutzer, die Festplattenplatz und Speicherplatz sparen wollen.
• Entwickler, die ein schlankes Setup bevorzugen und nur die Tools installieren, die sie brauchen.
• Benutzer, die eine flexible und leichtgewichtige Umgebung wünschen, die dennoch die fortgeschrittenen Funktionen von Conda unterstützt, wie z.B. die Umgebungsverwaltung und die Paketversionskontrolle.

2. Pipenv

Pipenv ist ein Tool, das die Funktionen von Pip und Virtualenv kombiniert, um Python-Abhängigkeiten und virtuelle Umgebungen zu verwalten. Es verwendet eine Pipfile, um Projektabhängigkeiten zu spezifizieren und übernimmt automatisch die Erstellung und Verwaltung von Umgebungen.

Hier ist ein Beispiel für eine Pipefile: 

# Source: https://pipenv.pypa.io/en/latest/pipfile.html
[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"
[packages]
Django = "==4.*"
waitress = {version = "*", markers="sys_platform == 'win32'"}
gunicorn = {version = "*", markers="sys_platform == 'linux'"}
[dev-packages]
pytest-cov = "==3.*"

Merkmale:

• Abhängigkeitsmanagement mit Pipfile: Pipenv verwendet eine Pipfile, um Projektabhängigkeiten zu deklarieren und ersetzt damit die traditionelle requirements.txt Datei.
• Automatische Verwaltung der virtuellen Umgebung: Es erstellt und verwaltet automatisch isolierte Umgebungen für deine Projekte und vereinfacht so die Trennung von Abhängigkeiten.
• Deterministische Bauten: Die Pipfile.lock stellt sicher, dass alle Abhängigkeiten und ihre Versionen festgeschrieben sind, damit die Umgebungen auf verschiedenen Systemen reproduzierbar sind.
• Sicherheitskontrollen: Pipenv führt Sicherheitsprüfungen für Abhängigkeiten durch, um sicherzustellen, dass du keine Pakete mit bekannten Sicherheitslücken verwendest.

Warum Pipenv wählen?

Pipenv ist eine großartige Wahl für Nutzer, die ein integriertes Tool für die Verwaltung von Abhängigkeiten und Umgebungen suchen, ohne sich um die manuelle Verwaltung virtueller Umgebungen kümmern zu müssen. Es ist praktisch für:

• Entwickler, die einen vereinfachten Prozess zur Verwaltung von Abhängigkeiten wünschen, der die Funktionen von Pip und Virtualenv kombiniert.
• Teams, die nach deterministischen und reproduzierbaren Builds suchen, um sicherzustellen, dass alle in der gleichen Umgebung arbeiten.
• Die Nutzer bevorzugen einen sauberen und modernen Ansatz für die Verwaltung von Python-Projekten, mit eingebauten Sicherheitsüberprüfungen und nahtlosem Umgebungsmanagement.

3. Poesie

Poetry ist ein integriertes Abhängigkeitsmanagement- und Paketierungswerkzeug, das die Verwaltung von Python-Projekten vereinfacht. Es kümmert sich um Abhängigkeiten, Paketierung und Veröffentlichung und konzentriert sich dabei auf Einfachheit und Konsistenz.

Die wichtigste Datei in einem Poesieprojekt ist (zunächst) pyproject.toml. Dies wird verwendet, um dein Projekt und seine Abhängigkeiten zu orchestrieren. Wenn du mit der Demo aus der Dokumentation beginnst, sieht deine pyproject.toml Datei wie folgt aus :

[tool.poetry]
name = "poetry-demo"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["Sébastien Eustace <sebastien@eustace.io>"]
readme = "README.md"
packages = [{include = "poetry_demo"}]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.7"
[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

Merkmale:

• Integriertes Abhängigkeitsmanagement: Poetry verwaltet die Abhängigkeiten deines Projekts über die Datei pyproject.toml und vereinfacht so das Hinzufügen, Aktualisieren und Entfernen von Paketen.
• Verpackung und Veröffentlichung: Mit Poetry kannst du dein Projekt ganz einfach paketieren und auf PyPI oder anderen Paketquellen veröffentlichen - alles mit demselben Tool.
• Reproduzierbare Builds: Durch das Sperren von Abhängigkeiten in der Datei poetry.lock stellt Poetry sicher, dass die Builds in verschiedenen Umgebungen konsistent sind.

Warum Poesie wählen?

Poetry ist ideal für Nutzer, die einen ganzheitlichen und einheitlichen Ansatz für das Projektmanagement in Python suchen. Es vereinfacht den Entwicklungsprozess, indem es die Verwaltung von Abhängigkeiten und die Paketierung in einem einzigen Tool übernimmt. Du solltest Poesie in Betracht ziehen, wenn:

• Du willst konsistente und reproduzierbare Builds, die sicherstellen, dass alle Umgebungen synchronisiert sind.
• Du bevorzugst ein sauberes, gut strukturiertes Projekt-Setup mit einfacher Konfiguration und intuitiven Befehlen.
• Du brauchst ein Tool, das von den Abhängigkeiten bis zur Veröffentlichung alles regelt und einen nahtlosen Ablauf von der Entwicklung bis zur Bereitstellung ermöglicht.

4. Virtualenv

Virtualenv ist ein leichtgewichtiges Tool, das isolierte Python-Umgebungen erstellt. Sie ermöglicht es, Abhängigkeiten für verschiedene Projekte getrennt zu verwalten und bietet eine einfache Möglichkeit, mehrere Umgebungen zu pflegen, ohne sich gegenseitig zu behindern.

Merkmale:

• Isolierte Umgebungen: Virtualenv erstellt isolierte Umgebungen für jedes Projekt, um Konflikte zwischen Abhängigkeiten zu vermeiden und sicherzustellen, dass jedes Projekt unabhängig laufen kann.
• Unterstützung für mehrere Python-Versionen: Du kannst Umgebungen mit verschiedenen Versionen erstellen, was die Arbeit an Projekten mit unterschiedlichen Python-Anforderungen erleichtert.
• Benutzerfreundlichkeit: Virtualenv ist leichtgewichtig und einfach und bietet unkomplizierte Befehle zum Erstellen, Aktivieren und Deaktivieren von Umgebungen.

Warum Virtualenv wählen?

Virtualenv ist eine gute Wahl für Nutzer, die ein einfaches und effizientes Tool zur Verwaltung isolierter Python-Umgebungen benötigen. Es ist besonders geeignet für:

• Entwickler, die eine leichtgewichtige Lösung ohne den Overhead komplexerer Umgebungsmanagement-Tools suchen.
• Projekte, die verschiedene Python- oder Bibliotheksversionen benötigen, machen isolierte Umgebungen unerlässlich.
• Nutzer, die eine minimale und unkomplizierte Methode für die Umgebungsverwaltung ohne zusätzliche Abhängigkeiten oder Einstellungen bevorzugen.

5. Pyenv

Pyenv ist ein Versionsverwaltungswerkzeug, mit dem du mehrere Python-Versionen auf einem einzigen System installieren und zwischen ihnen wechseln kannst. Es lässt sich mit Virtualenv integrieren und bietet so eine vollständige Lösung für das Umgebungsmanagement.

Merkmale:

• Mehrere Python-Versionen verwalten: Mit Pyenv kannst du mühelos verschiedene Python-Versionen installieren und zwischen ihnen wechseln, was die Verwaltung von Projekten mit unterschiedlichen Python-Anforderungen erleichtert.
• Unterstützung für verschiedene Python-Distributionen: Pyenv unterstützt eine breite Palette von Python-Distributionen, darunter CPython, PyPy, Anaconda und andere, so dass Entwickler die richtige Distribution für ihre Projekte auswählen können.
• Integration mit Virtualenv: Pyenv lässt sich nahtlos in Virtualenv integrieren und bietet so eine Komplettlösung für die Verwaltung von Python-Versionen und isolierten Umgebungen. Dies ermöglicht eine noch bessere Kontrolle über die Projektabhängigkeiten.

Warum Pyenv wählen?

Pyenv ist ideal für Entwickler, die mehrere Python-Versionen in verschiedenen Projekten verwalten. Seine Fähigkeit, einfach zwischen Versionen zu wechseln und seine Integration mit Virtualenv machen es zu einem leistungsstarken Werkzeug für:

• Entwickler/innen, die an Projekten arbeiten, die verschiedene Python-Versionen oder -Distributionen erfordern.
• Nutzerinnen und Nutzer, die Flexibilität und Kontrolle über ihre Entwicklungsumgebungen brauchen, um reibungslose Übergänge zwischen Projekten zu ermöglichen.
• Diejenigen, die einen rationalisierten Arbeitsablauf bevorzugen, indem sie Python-Versionsverwaltung und Umgebungsisolierung in einem Tool kombinieren.

6. Miniforge

Miniforge ist eine leichtgewichtige Alternative zu Anaconda, die sich darauf konzentriert, einen minimalen Conda-Installer bereitzustellen. 

Anstelle der vollständigen Anaconda-Distribution, die Hunderte von Paketen enthält, bietet dir Miniforge eine minimale Umgebung mit nur Conda und Python. So können die Nutzer nur die Pakete installieren, die sie brauchen. Das bietet mehr Flexibilität und vermeidet unnötigen Ballast.

Merkmale:

• Minimale Installation: Im Gegensatz zu Anaconda, das viele vorinstallierte Bibliotheken enthält, bietet Miniforge nur das Nötigste. Du kannst dann nur die spezifischen Pakete installieren, die du für deine Projekte benötigst.
• Unterstützt verschiedene Architekturen: Miniforge unterstützt sowohl x86_64- als auch ARM-Architekturen, was es vielseitiger macht, insbesondere für Benutzer, die auf M1/M2 Apple Silicon Macs arbeiten.
• Conda-Schmiede fokussiert: Miniforge verwendet standardmäßig das Conda-forge Repository, eine von der Community betriebene Sammlung von hochwertigen Paketen. Im Vergleich zum Standard-Repository von Anaconda hat Conda-forge tendenziell mehr aktuelle und gut gepflegte Pakete.
• Schnellere Paketaktualisierungen: Da es Conda-forge verwendet, werden die Pakete schneller aktualisiert, sodass du mit den neuesten Versionen der Bibliotheken arbeiten kannst.

Warum Miniforge wählen?

Miniforge ist die ideale Lösung für Nutzer, die die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von Conda nutzen wollen, ohne den Umfang der vollständigen Anaconda-Distribution zu benötigen. Es ist besonders nützlich für:

• Nutzerinnen und Nutzer, die eine leichtgewichtige Umgebung wünschen und es vorziehen, ihre Einstellungen anzupassen.
• Apple M1/M2-Nutzer, die native Unterstützung für die ARM-Architektur benötigen.
• Entwickler oder Datenwissenschaftler, die sich auf das Conda-forge Repository für innovative Pakete verlassen.

7. Mamba

Mamba ist eine schnelle C++ Neuimplementierung des Conda Paketmanagers. Sie wurde entwickelt, um einen der Hauptprobleme bei der Verwendung von Conda zu lösen: Geschwindigkeit. 

Als direkter Ersatz für Conda soll Mamba die Zeit, die zum Lösen von Abhängigkeiten und Installieren von Paketen benötigt wird, deutlich reduzieren und gleichzeitig vollständig mit den bestehenden Conda-Umgebungen und -Befehlen kompatibel sein.

Merkmale:

• Rasend schneller Abhängigkeitslöser: Mamba ist deutlich schneller beim Auflösen von Abhängigkeiten als Conda, das in Umgebungen mit komplexen Abhängigkeiten langsam sein kann.
• Multi-threaded Downloads: Mamba nutzt Multi-Threading, um Pakete parallel herunterzuladen und den Installationsprozess weiter zu beschleunigen.
• Conda-kompatibel: Mamba wurde so entwickelt, dass es vollständig mit Conda kompatibel ist, d.h. du kannst es in bestehenden Umgebungen einsetzen, ohne deinen Arbeitsablauf zu ändern.
• Plattformübergreifend: Mamba funktioniert auf verschiedenen Betriebssystemen, darunter Windows, macOS und Linux, und ist damit eine vielseitige Lösung für Nutzer auf unterschiedlichen Plattformen.

Warum Mamba wählen?

Mamba ist das Tool der Wahl für alle, die Conda lieben, aber mit seiner Leistung unzufrieden sind, besonders bei großen oder komplexen Projekten. Du solltest Mamba in Betracht ziehen, wenn:

• Geschwindigkeit ist eine Priorität, und du musst Pakete schneller installieren oder aktualisieren.
• Du arbeitest mit großen Projekten oder mehreren Abhängigkeiten, bei denen die Leistung von Conda träge werden kann.
• Du willst eine vollständig kompatible Conda-Alternative, ohne deine bestehende Umgebung oder Arbeitsabläufe zu verändern.

8. Conda (Standalone)

Wenn du Conda unabhängig von Anaconda verwendest, bietet es eine leistungsstarke Lösung für die Paket- und Umgebungsverwaltung. Diese eigenständige Nutzung bietet die Flexibilität der Kernfunktionen von Conda und ist gleichzeitig schlanker. Sie eignet sich für viele Anwendungen, die über Python hinausgehen, darunter auch R und andere Sprachen.

Merkmale:

• Umfassendes Paket- und Umweltmanagement: Conda kann sowohl Pakete als auch isolierte Umgebungen verwalten, was die Einrichtung und den Wechsel zwischen Projektumgebungen erleichtert.
• Unterstützt eine breite Palette von Paketen: Die Paketverwaltung von Conda ist nicht auf Python beschränkt. Sie unterstützt Bibliotheken und Werkzeuge in verschiedenen Sprachen und ist damit vielseitiger als herkömmliche, auf Python beschränkte Manager wie Pip.
• Flexibel einsetzbar: Conda kann unabhängig von der vollständigen Anaconda-Distribution verwendet werden und bietet dieselben Umgebungs- und Paketverwaltungsfunktionen ohne den zusätzlichen Aufwand.

Warum Conda wählen?

Conda ist perfekt für Nutzer, die die robusten Paket- und Umgebungsverwaltungsfunktionen von Conda nutzen wollen, ohne den Overhead von Anaconda. Es ist ideal für:

• Nutzer, die ein einfaches Setup benötigen, aber trotzdem Zugang zu den leistungsstarken Verwaltungsfunktionen von Conda haben wollen.
• Entwickler, die mit mehreren Sprachen arbeiten oder Abhängigkeiten zu anderen Sprachen als Python verwalten müssen.
• Diejenigen, die eine flexible, eigenständige Lösung für die Verwaltung von Abhängigkeiten und Umgebungen wünschen, mit der Option, die vollständige Anaconda-Suite zu vermeiden.

Wenn du dich für diese Alternative entscheidest, solltest du dir diesen hilfreichen Conda-Spickzettel merken!

9. Docker

Docker ist eine Containerisierungsplattform, die Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in Containern verpackt und so konsistente Umgebungen in verschiedenen Entwicklungs- und Bereitstellungsphasen sicherstellt.

Merkmale:

• Isolierte Container: Docker erstellt isolierte Container, die alles enthalten, was eine Anwendung zum Ausführen braucht, und stellt so sicher, dass sie unabhängig von den Konfigurationen des Hostsystems ist.
• Konsistenz in verschiedenen Umgebungen: Container stellen sicher, dass sich Anwendungen in Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen gleich verhalten und minimieren so das Problem "es funktioniert auf meinem Rechner".
• Sprach- und toolunabhängig: Docker unterstützt viele Programmiersprachen, Bibliotheken und Tools, was es für Entwickler, die an verschiedenen Projekten arbeiten, vielseitig macht.

Warum Docker?

Docker ist ideal für Entwickler und Teams, die isolierte, konsistente Umgebungen für komplexe Projekte oder Einsätze auf Produktionsebene benötigen. Seine Containerisierungsfunktionen sind besonders effektiv für:

• Sicherstellung der Konsistenz von Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen.
• Du verwaltest komplexe Projekte mit komplizierten Abhängigkeiten und Konfigurationen, insbesondere solche, die mehrere Sprachen umfassen oder bestimmte Systemeinstellungen erfordern.
• Nutzer, die ihre Anwendungen einfach auf verschiedenen Systemen einsetzen wollen, ohne sich über Kompatibilitätsprobleme oder Umgebungsunterschiede Gedanken zu machen.

Docker kann ein komplexes Werkzeug sein, dennoch sollte jeder Entwickler damit vertraut sein. Wenn du loslegen willst, schau dir den Kurs Einführung in Docker an. 

Anaconda-Alternativen: Eine Zusammenfassung

Hier findest du einen Überblick über die wichtigsten Funktionen und Anwendungsfälle jeder Alternative. Du kannst sie immer dann zu Rate ziehen, wenn du die beste Lösung für deine Python-Entwicklung suchst. 

Fazit

Anaconda ist zwar ein robustes und weit verbreitetes Tool für die Verwaltung von Python-Umgebungen und -Paketen, aber es ist nicht immer für jedes Projekt oder jeden Nutzer geeignet, insbesondere aufgrund der jüngsten Lizenzänderungen. Faktoren wie ein hoher Ressourcenbedarf, geringe Leistung und der Bedarf an individuelleren Lösungen können Anaconda ungeeignet machen. 

Zum Glück gibt es mehrere Alternativen, die du in Betracht ziehen kannst. Leichtgewichtige Optionen wie Miniconda und Virtualenv bieten schlanke Setups, während umfassende Tools wie Poetry und Docker umfangreiche Funktionen für komplexere Anforderungen bieten. 

Ich möchte dich ermutigen, die in diesem Artikel vorgestellten Alternativen zu erkunden, um diejenige zu finden, die am besten zu deinen Anforderungen passt.

Weitere Informationen und Ressourcen, die dir den Einstieg erleichtern, findest du in diesen zusätzlichen Lektüren und DataCamp-Kursen:

• Anaconda vs Python: Erkundung der Hauptunterschiede
• Tutorial: So installierst du Python auf MacOS und Windows
• Einführung in Python für Entwickler
• Einführung in die Datenwissenschaft in Python 
• Einführung in Docker