Anaconda vs Python: Ihre Unterschiede erforschen

Wenn du gerade mit der Python-Programmierung anfängst, sind dir sicher schon zwei Begriffe begegnet: Anaconda and Python. Auch wenn sie wie Synonyme erscheinen, unterscheiden sie sich in ihrer Funktion und ihrem Zweck.

In diesem Artikel gehen wir auf die wichtigsten Unterschiede zwischen Anaconda und Python ein und erläutern, wann die beiden Programme eingesetzt werden.

TL;DR: Anaconda vs Python

• Python: Eine leichtgewichtige Programmiersprache, die für die allgemeine Programmierung verwendet wird, mit Paketverwaltung über pip und grundlegenden Umgebungstools wie venv.
• Anaconda: Eine Python-Distribution für Data Science und maschinelles Lernen, die Python, beliebte Bibliotheken, Jupyter Notebook und den conda Manager für eine einfachere Paket- und Umgebungsverwaltung bündelt.

Verwende Python für die allgemeine Programmierung und Anaconda für datenorientierte Arbeitsabläufe.

Lies weiter für einen detaillierten Vergleich!

Was ist Python?

Wenn du mehr über Python erfahren möchtest, schau dir unseren vollständigen Leitfaden an - Was ist Python? Im Folgenden haben wir die wichtigsten Punkte zusammengefasst.

Python Programmiersprache - Quelle

Python ist eine vielseitige, hochsprachliche und interpretierte Programmiersprache, die für verschiedene Anwendungen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen eingesetzt wird.

Damit du Python besser verstehst, findest du hier unseren Python-Spickzettel:

Python Spickzettel - Quelle

Merkmale und Vorteile von Python

Einfach zu lernen und zu nutzen

Einer der größten Vorteile von Python ist seine einfache Syntax.

Das macht es Anfängern leichter, Python zu lernen als andere Programmiersprachen. Außerdem verfügt sie über eine große Standardbibliothek, die gebrauchsfertige Funktionen für verschiedene Aufgaben bereitstellt und Entwicklern Zeit und Mühe spart.

Plattformunabhängig

Python ist eine interpretierte Sprache, das heißt, sie kann auf verschiedenen Betriebssystemen laufen, ohne dass der Code geändert werden muss. Das macht ihn sehr vielseitig und tragbar.

Objektorientierte Sprache

Python unterstützt die objektorientierte Programmierung (OOP), die es Entwicklern ermöglicht, wiederverwendbaren Code zu erstellen und komplexe Anwendungen zu entwickeln, indem sie sie in kleinere, überschaubare Objekte zerlegen. Unser Kurs über objektorientiertes Programmieren in Python bietet dir eine gute Grundlage.

Große Unterstützung durch die Gemeinschaft

Python hat eine große und aktive Gemeinschaft von Entwicklern, die zu seinem Wachstum und seiner Entwicklung beitragen. Diese Community bietet Unterstützung, Ressourcen und Tools für Anfänger und erfahrene Entwickler.

Willst du eine gute Gemeinschaft für Anfänger in Python finden? Mach mit bei unserer DataCamp Slack Community!

Umfangreiche Bibliotheken

Python verfügt über eine große Sammlung von Bibliotheken und Frameworks, die Lösungen für verschiedene Aufgaben bieten.

Zu diesen Aufgaben gehören:

• Datenbearbeitung und -bereinigung(Pandas)
• Wissenschaftliches Rechnen (NumPy & SciPy)
• Webentwicklung (Django & Flask)
• Maschinelles Lernen(TensorFlow & PyTorch)

Diese Bibliotheken machen die Python-Programmierung effizient und bequem.

Bist du neugierig darauf, mehr über einige gängige Aufgaben zu erfahren, die mit Python möglich sind? Hier ist ein Spickzettel, wie Pandas in Python zur Datenbearbeitung eingesetzt werden kann:

Spickzettel für Pandas - Quelle

Für eine ausführlichere Anleitung zur Datenbearbeitung und -bereinigung empfehle ich unseren Kurs Datenbearbeitung mit Pandas.

Was ist Anaconda?

Anaconda ist eine Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R, die in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt werden.

Sie enthält über 250 beliebte Data Science-Pakete und Verwaltungswerkzeuge, die die Installation und Bereitstellung von Paketen vereinfachen.

Merkmale und Vorteile von Anaconda

Paket Management

Anaconda verfügt über ein eigenes Paket-, Umgebungs- und Abhängigkeitsmanagementsystem namens "conda".

Hier ist ein hilfreicher Spickzettel, der dir den Einstieg in die Nutzung von conda erleichtert:

Conda Spickzettel - Quelle

Das macht das Installieren, Aktualisieren und Entfernen von Paketen und ihren Abhängigkeiten einfacher.

Plattformübergreifende Unterstützung

Wie Python ist auch Anaconda plattformübergreifend kompatibel und ermöglicht es den Nutzern, Anwendungen auf verschiedenen Betriebssystemen zu entwickeln und einzusetzen, ohne den Code zu ändern.

Tools für die Datenwissenschaft

Anaconda enthält beliebte Data Science Tools und IDEs wie Jupyter Notebook, Spyder und RStudio. Diese Tools bieten eine interaktive Umgebung für die Datenanalyse und -visualisierung, was sie zu einer bevorzugten Wahl unter Datenwissenschaftlern macht.

Einfache Zusammenarbeit

Anaconda ermöglicht es Nutzern, ihren Code einfach zu teilen und mit anderen über die cloudbasierte Plattform Anaconda Cloud zusammenzuarbeiten.

Anaconda Cloud - Quelle

Das ist praktisch für Teams oder Einzelpersonen, die an demselben Projekt arbeiten.

Unterschiede zwischen Anaconda und Python

Anaconda und Python sind zwar Programmiersprachen, die für ähnliche Zwecke verwendet werden, aber es gibt einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen.

1. Paket Management

Ein großer Unterschied zwischen Anaconda und Python sind die Paketverwaltungssysteme. Während Python pip verwendet, um Pakete zu verwalten, benutzt Anaconda sein eigenes System namens "conda".

Conda bietet fortschrittlichere Funktionen, wie z.B. das Erstellen von isolierten Umgebungen für verschiedene Projekte, was die Verwaltung von Abhängigkeiten erleichtert.

2. Umgebung einrichten

Anaconda wird mit einer Reihe von vorinstallierten Data-Science-Paketen und -Tools geliefert, die es Anfängern ermöglichen, ihre Umgebung schnell einzurichten. Bei Python hingegen müssen die Benutzer/innen die erforderlichen Bibliotheken und Werkzeuge manuell installieren.

3. Anwendungsfälle und Eignung

Während Python eine Allzwecksprache ist, konzentriert sich Anaconda eher auf Data Science und Machine Learning-Anwendungen. Daher ist es vielleicht nicht die beste Wahl für Entwickler, die an Projekten arbeiten, die keine Datenanalyse oder wissenschaftliche Berechnungen beinhalten.

Anaconda vs Python: Eine Zusammenfassung

Wann wird welches Werkzeug eingesetzt?

Die Entscheidung, ob Anaconda oder Python verwendet wird, hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Projekts ab.

Wenn das Projekt Datenanalyse, maschinelles Lernen oder wissenschaftliches Rechnen beinhaltet, ist Anaconda aufgrund seiner vorinstallierten Pakete und Data Science Tools möglicherweise die bessere Wahl.

Wenn es sich um ein eher allgemeines Projekt handelt, das z. B. Webentwicklung oder den Aufbau eines Backends erfordert und keine speziellen Tools benötigt, ist Python vielleicht die bessere Wahl.

Gebrauchsfertige, vorinstallierte Pakete in Anaconda

Anaconda hat eine Vielzahl von vorinstallierten Paketen, die die Datenanalyse und das wissenschaftliche Rechnen vereinfachen. Diese Pakete, insgesamt mehr als 250, decken eine breite Palette von Funktionen ab und machen die manuelle Installation überflüssig. Bemerkenswerte Beispiele sind:

NumPy

NumPy, die Abkürzung für Numerical Python, ist eine Bibliothek für die Programmiersprache Python, die große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen unterstützt und eine große Sammlung von mathematischen Funktionen für diese Arrays bereitstellt.

Pandas

Pandas Datenanalyse-Bibliothek - Quelle

Pandas bietet flexible Datenstrukturen, die die Arbeit mit strukturierten Daten schnell, einfach und ausdrucksstark machen. Sie ist ein grundlegender Baustein für die praktische Datenanalyse in der realen Welt.

Matplotlib

Matplotlib ist eine Plotting-Bibliothek für 2D-Grafiken in der Programmiersprache Python. Es bietet eine objektorientierte API zum Einbetten von Plots in Anwendungen mit allgemeinen GUI-Toolkits wie Tkinter, wxPython, Qt oder GTK. Erfahre mehr über Matplotlib in unserem Kurs Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib.

SciPy

SciPy ist eine kostenlose Open-Source-Python-Bibliothek für wissenschaftliche und technische Berechnungen. Es ist eine Sammlung von mathematischen Algorithmen und Komfortfunktionen, die auf der NumPy-Erweiterung von Python basieren. Dieses SciPy-Tutorial bietet einen guten Überblick über die Verwendung von SciPy zum Erlernen der linearen Algebra.

Scikit-learn

Scikit-learn Bibliothek für maschinelles Lernen - Quelle

Scikit-learn ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Python. Es bietet verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. Support Vector Machines, Random Forests und K-Nearest Neighbours. Es unterstützt auch numerische und wissenschaftliche Python-Bibliotheken wie NumPy und SciPy.

Einige der in scikit-learn enthaltenen Algorithmen sind:

• Überwachtes Lernen (Klassifizierung, Regression),
• Unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionalitätsreduktion)
• Semi-überwachtes Lernen

Eine gute Einführung findest du in unserem Kurs Supervised Learning with scikit-learn.

Flexibilität

Ein weiterer Aspekt, der Python auszeichnet, ist seine Flexibilität. Es handelt sich um eine dynamisch typisierte Sprache, d.h. Variablen können nach Bedarf definiert und geändert werden, so dass Entwickler den Code schneller und einfacher schreiben und ändern können.

Außerdem unterstützt Python sowohl das prozedurale als auch das objektorientierte Programmierparadigma, so dass die Entwickler den Ansatz wählen können, der am besten zu ihrem Projekt passt.

Diese Flexibilität, kombiniert mit seiner Lesbarkeit und Einfachheit, macht Python zu einer ausgezeichneten Wahl sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler.

Überlegungen zur Lernkurve

Die Lernkurve für Anaconda und Python kann je nach Vorkenntnissen und Erfahrung unterschiedlich sein.

Im Allgemeinen gilt Python jedoch aufgrund seiner einfachen Syntax und Benutzerfreundlichkeit als leichter erlernbar. Auf der anderen Seite kann Anaconda für eine effektive Nutzung zusätzliche Kenntnisse über Data Science Tools und Konzepte erfordern.

Fazit

Zum Abschluss lass uns noch einmal durchgehen, was wir bisher behandelt haben. Anaconda und Python sind zwei leistungsstarke Werkzeuge für Datenanalyse, maschinelles Lernen, wissenschaftliches Rechnen und universelle Programmierung.

Anaconda bietet mit seinen vorinstallierten Paketen und der Verwaltung der Entwicklungsumgebung über den Anaconda Navigator eine bequeme All-in-One-Lösung. Auf der anderen Seite ist Python aufgrund seiner Flexibilität und Einfachheit eine hervorragende Wahl für eine Vielzahl von Projekten.

Willst du mehr über Python erfahren? Dann werden dir unsere Python-Kurse gefallen, wie z.B. der Kurs Einführung in Python oder unser Lernpfad für Python-Programmierung. Wenn du darüber nachdenkst, Data Scientist zu werden, ist unser Lernpfad Data Scientist mit Python genau das Richtige für dich.