Las 9 mejores alternativas a Anaconda para la gestión del entorno Python

Principales alternativas a Anaconda para el desarrollo en Python

Existen varias alternativas a Anaconda. Cada uno de ellos ofrece características y ventajas únicas, atendiendo a diferentes aspectos del desarrollo en Python. 

A continuación, exploraremos algunas de estas alternativas, centrándonos en sus características y casos de uso ideales. Se enumeran sin ningún orden en particular; el mejor dependerá de tus necesidades.

Miniconda

Miniconda es un instalador mínimo para Conda, diseñado para proporcionar la funcionalidad básica de Conda sin los paquetes y herramientas adicionales incluidos en la distribución completa de Anaconda. 

Permite a los usuarios instalar sólo los paquetes necesarios, lo que da como resultado un entorno más sencillo y personalizado. Al igual que Anaconda, Miniconda ofrece una potente gestión de paquetes y entornos, pero se centra en la sencillez y la eficacia.

Características:

• Ligero y mínimo: Miniconda incluye sólo los componentes esenciales de Conda, dando a los usuarios un control total sobre qué paquetes adicionales instalar.
• Personalizable: Los usuarios pueden construir sus entornos desde cero, instalando sólo las herramientas y bibliotecas necesarias para sus proyectos.
• Soporte completo de Conda: Aunque Miniconda es un instalador mínimo, conserva todas las potentes funciones de gestión de paquetes y entornos de Conda, lo que garantiza la compatibilidad con los entornos Conda.
• Plataforma cruzada: Al igual que Conda, Miniconda está disponible en Windows, macOS y Linux.

¿Por qué elegir Miniconda?

Miniconda es ideal para los usuarios que desean la flexibilidad y potencia de Conda sin la sobrecarga de una instalación completa de Anaconda. Es una opción excelente para:

• Usuarios preocupados por los recursos que quieren ahorrar espacio en disco y memoria.
• Desarrolladores que prefieren una configuración simplificada instalando sólo las herramientas que necesitan.
• Usuarios que desean un entorno flexible y ligero que siga siendo compatible con las funciones avanzadas de Conda, como la gestión de entornos y el control de versiones de paquetes.

Pipenv

Pipenv es una herramienta que combina la funcionalidad de Pip y Virtualenv para gestionar las dependencias de Python y los entornos virtuales. Utiliza un Pipfile para especificar las dependencias del proyecto y se encarga automáticamente de la creación y gestión del entorno.

Aquí tienes un ejemplo de 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.*"

Características:

• Gestión de dependencias con Pipfile: Pipenv utiliza un Pipfile para declarar las dependencias del proyecto, sustituyendo al archivo tradicional requirements.txt.
• Gestión automática del entorno virtual: Crea y gestiona automáticamente entornos aislados para tus proyectos, simplificando el proceso de mantener separadas las dependencias.
• Construcciones deterministas: La página Pipfile.lock garantiza que todas las dependencias y sus versiones están bloqueadas, proporcionando entornos reproducibles en distintos sistemas.
• Controles de seguridad: Pipenv realiza comprobaciones de seguridad en las dependencias para asegurarse de que no utilizas paquetes con vulnerabilidades conocidas.

¿Por qué elegir Pipenv?

Pipenv es una gran elección para los usuarios que quieren una herramienta integrada para gestionar tanto las dependencias como los entornos sin la molestia de manejar manualmente los entornos virtuales. Es útil para:

• Desarrolladores que desean un proceso simplificado de gestión de dependencias que combine las funciones de Pip y Virtualenv.
• Equipos que buscan construcciones deterministas y reproducibles, asegurándose de que todos trabajan en el mismo entorno.
• Los usuarios prefieren un enfoque limpio y moderno para gestionar proyectos Python, con comprobaciones de seguridad integradas y una gestión del entorno sin fisuras.

Poesía

Poetry es una herramienta integrada de gestión de dependencias y empaquetado para agilizar la gestión de proyectos Python. Gestiona las dependencias, el empaquetado y la publicación, centrándose en la simplicidad y la coherencia.

El archivo más importante en un proyecto de poesía (inicialmente) es pyproject.toml. Es lo que se utiliza para orquestar tu proyecto y sus dependencias. Si estás empezando con la demostración que se muestra enla documentación de , tu archivo pyproject.toml tendrá el siguiente aspecto :

[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"

Características:

• Gestión integrada de dependencias: Poetry gestiona las dependencias de tu proyecto a través del archivo pyproject.toml, simplificando el proceso de añadir, actualizar y eliminar paquetes.
• Envasado y publicación: Poetry te permite empaquetar fácilmente tu proyecto y publicarlo en PyPI u otros repositorios de paquetes, todo dentro de la misma herramienta.
• Construcciones reproducibles: Al bloquear las dependencias en el archivo poetry.lock, Poetry garantiza que las compilaciones sean coherentes en distintos entornos.

¿Por qué elegir Poesía?

Poesía es ideal para los usuarios que buscan un enfoque holístico y unificado de la gestión de proyectos Python. Simplifica el proceso de desarrollo gestionando las dependencias y el empaquetado en una sola herramienta. Debes considerar el uso de la Poesía si

• Quieres compilaciones coherentes y reproducibles, que garanticen la sincronización de todos los entornos.
• Prefieres una configuración de proyecto limpia y bien estructurada, con una configuración sencilla y comandos intuitivos.
• Necesitas una herramienta que lo gestione todo, desde las dependencias hasta la publicación, proporcionando una experiencia fluida desde el desarrollo hasta la implantación.

Virtualenv

Virtualenv es una herramienta ligera que crea entornos Python aislados. Permite a los usuarios gestionar las dependencias de distintos proyectos por separado y proporciona una forma sencilla de mantener varios entornos sin interferencias.

Características:

• Entornos aislados: Virtualenv crea entornos aislados para cada proyecto, evitando conflictos entre dependencias y garantizando que cada proyecto pueda ejecutarse de forma independiente.
• Compatibilidad con varias versiones de Python: Puedes crear entornos con distintas versiones, lo que facilita el trabajo en proyectos con distintos requisitos de Python.
• Facilidad de uso: Virtualenv es ligero y sencillo, y proporciona comandos directos para crear, activar y desactivar entornos.

¿Por qué elegir Virtualenv?

Virtualenv es una gran elección para los usuarios que necesitan una herramienta sencilla y eficaz para gestionar entornos Python aislados. Es especialmente adecuado para:

• Desarrolladores que buscan una solución ligera sin la sobrecarga de herramientas de gestión de entornos más complejas.
• Proyectos que requieren diferentes versiones de Python o de bibliotecas, lo que hace que los entornos aislados sean cruciales.
• Usuarios que prefieren un método mínimo y directo para la gestión del entorno, sin dependencias ni configuraciones adicionales.

Pyenv

Pyenv es una herramienta de gestión de versiones que permite a los usuarios instalar y cambiar entre varias versiones de Python en un mismo sistema. Se integra con Virtualenv para ofrecer una solución completa de gestión de entornos.

Características:

• Gestión de múltiples versiones de Python: Pyenv te permite instalar y cambiar entre distintas versiones de Python sin esfuerzo, facilitando la gestión de proyectos con distintos requisitos de Python.
• Compatibilidad con varias distribuciones de Python: Pyenv es compatible con una amplia gama de distribuciones de Python, como CPython, PyPy, Anaconda y otras, lo que ofrece a los desarrolladores flexibilidad a la hora de elegir la distribución adecuada para sus proyectos.
• Integración con Virtualenv: Pyenv se integra perfectamente con Virtualenv, proporcionando una solución completa para gestionar tanto versiones de Python como entornos aislados. Esto permite controlar aún más las dependencias del proyecto.

¿Por qué elegir Pyenv?

Pyenv es ideal para desarrolladores que gestionan varias versiones de Python en distintos proyectos. Su capacidad para cambiar fácilmente entre versiones y su integración con Virtualenv la convierten en una potente herramienta para:

• Desarrolladores que trabajan en proyectos que requieren diferentes versiones o distribuciones de Python.
• Usuarios que necesitan flexibilidad y control sobre sus entornos de desarrollo, permitiendo transiciones fluidas entre proyectos.
• Los que prefieren un flujo de trabajo racionalizado combinando la gestión de versiones de Python y el aislamiento del entorno en una sola herramienta.

Miniforge

Miniforge es una alternativa ligera a Anaconda que se centra en proporcionar un instalador Conda mínimo. 

En lugar de la distribución completa de Anaconda, que incluye cientos de paquetes, Miniforge te ofrece un entorno mínimo con sólo Conda y Python. Esto permite a los usuarios instalar sólo los paquetes específicos que necesitan, proporcionando una mayor flexibilidad y evitando la hinchazón innecesaria.

Características:

• Instalación mínima: A diferencia de Anaconda, que incluye muchas bibliotecas preinstaladas, Miniforge sólo proporciona lo esencial. Así podrás instalar sólo los paquetes específicos necesarios para tus proyectos.
• Admite diferentes arquitecturas: Miniforge es compatible con las arquitecturas x86_64 y ARM, lo que lo hace más versátil, especialmente para los usuarios que trabajan en Macs M1/M2 Apple Silicon.
• Conda-forge se centra en: Miniforge utiliza por defecto el repositorio Conda-forge, una colección de paquetes de alta calidad impulsada por la comunidad. Comparado con el repositorio por defecto de Anaconda, Conda-forge suele tener paquetes más actualizados y bien mantenidos.
• Actualizaciones de paquetes más rápidas: Como utiliza Conda-forge, los paquetes se actualizan más rápidamente, lo que te permite trabajar con las últimas versiones de las bibliotecas.

¿Por qué elegir Miniforge?

Miniforge es una solución ideal para los usuarios que desean la flexibilidad y potencia de Conda pero sin el volumen de la distribución completa de Anaconda. Es especialmente útil para:

• Usuarios que quieren un entorno ligero y prefieren personalizar su configuración.
• Usuarios de Apple M1/M2 que necesiten soporte nativo para arquitectura ARM.
• Desarrolladores o científicos de datos que confían en el repositorio Conda-forge para obtener paquetes de última generación.

Mamba

Mamba es una rápida reimplementación en C++ del gestor de paquetes Conda. Está diseñado para abordar uno de los principales puntos débiles del uso de Conda: la velocidad. 

Como sustituto directo de Conda, Mamba pretende reducir significativamente el tiempo que se tarda en resolver dependencias e instalar paquetes, al tiempo que es totalmente compatible con los entornos y comandos existentes de Conda.

Características:

• Un solucionador de dependencias rapidísimo: Mamba es significativamente más rápido resolviendo dependencias que Conda, que puede ser lento en entornos con dependencias complejas.
• Descargas multihilo: Mamba aprovecha el multihilo para descargar paquetes en paralelo, acelerando aún más el proceso de instalación.
• Compatible con Conda: Mamba está diseñado para ser totalmente compatible con Conda, lo que significa que puedes utilizarlo en los entornos existentes sin cambiar tu flujo de trabajo.
• Plataforma cruzada: Mamba funciona en distintos sistemas operativos, como Windows, macOS y Linux, lo que la convierte en una solución versátil para usuarios de distintas plataformas.

¿Por qué elegir Mamba?

Mamba es la herramienta a la que recurren los usuarios a los que les encanta Conda pero se sienten frustrados con su rendimiento, especialmente en proyectos grandes o complejos. Deberías considerar Mamba si

• La velocidad es una prioridad, y necesitas instalar o actualizar paquetes más rápidamente.
• Trabajas con grandes proyectos o múltiples dependencias, donde el rendimiento de Conda puede volverse lento.
• Quieres una alternativa a Conda totalmente compatible sin cambiar tu entorno ni tus flujos de trabajo actuales.

Conda (Independiente)

Conda, cuando se utiliza independientemente de Anaconda, proporciona una potente solución de gestión de paquetes y entornos. Este uso autónomo ofrece la flexibilidad de las funciones principales de Conda, al tiempo que mantiene una configuración más sencilla. Es adecuado para muchas aplicaciones más allá de Python, incluyendo R y otros lenguajes.

Características:

• Gestión integral de paquetes y entornos: Conda puede gestionar tanto paquetes como entornos aislados, lo que facilita la configuración y el cambio entre entornos de proyecto.
• Admite una amplia gama de paquetes: La gestión de paquetes de Conda no se limita a Python; admite bibliotecas y herramientas de varios lenguajes, lo que lo hace más versátil que los gestores tradicionales que sólo utilizan Python, como Pip.
• Uso flexible: Conda puede utilizarse independientemente de la distribución Anaconda completa, proporcionando el mismo entorno y potencia de gestión de paquetes sin el volumen adicional.

¿Por qué elegir Conda?

Conda es perfecto para los usuarios que quieren las sólidas funciones de gestión de paquetes y entornos de Conda sin la sobrecarga de Anaconda. Es ideal para:

• Usuarios que necesitan una configuración ligera, pero que quieren acceder a las potentes funciones de gestión de Conda.
• Desarrolladores que trabajen con varios idiomas o que necesiten gestionar dependencias que no sean de Python.
• Quienes deseen una solución flexible e independiente para gestionar dependencias y entornos, con la opción de evitar el paquete completo de Anaconda.

Si te decides por esta alternativa, asegúrate de guardar esta útil hoja de trucos de Conda.

Docker

Docker es una plataforma de contenedorización que empaqueta aplicaciones y sus dependencias en contenedores, garantizando entornos consistentes en las distintas fases de desarrollo y despliegue.

Características:

• Contenedores aislados: Docker crea contenedores aislados que incluyen todo lo que una aplicación necesita para ejecutarse, garantizando su independencia de las configuraciones del sistema anfitrión.
• Coherencia entre entornos: Los contenedores garantizan que las aplicaciones se comporten de la misma manera en entornos de desarrollo, pruebas y producción, minimizando el problema de "funciona en mi máquina".
• Idioma y herramienta agnósticos: Docker es compatible con muchos lenguajes de programación, bibliotecas y herramientas, lo que lo hace versátil para los desarrolladores que trabajan en proyectos diversos.

¿Por qué elegir Docker?

Docker es ideal para desarrolladores y equipos que necesitan entornos aislados y consistentes para proyectos complejos o despliegues a nivel de producción. Sus capacidades de contenedorización son especialmente eficaces para:

• Garantizar la coherencia entre los entornos de desarrollo, pruebas y producción.
• Gestionar proyectos complejos con dependencias y configuraciones intrincadas, especialmente los que abarcan varios idiomas o requieren configuraciones específicas del sistema.
• Usuarios que quieren desplegar fácilmente aplicaciones en varios sistemas sin preocuparse de problemas de compatibilidad o diferencias de entorno.

Docker puede ser una herramienta compleja, pero todo desarrollador debería estar familiarizado con ella. Si quieres empezar, consulta el curso Introducción a Docker. 

Anaconda Alternatives: Un resumen

Aquí tienes un resumen de las principales características y casos de uso de cada alternativa. Consúltala siempre que necesites encontrar lo que mejor se adapte a tus necesidades de desarrollo en Python. 

Conclusión

Aunque Anaconda es una herramienta robusta y muy utilizada para gestionar entornos y paquetes de Python, puede que no siempre se adapte a todos los proyectos o usuarios, sobre todo con los recientes cambios en las licencias. Factores como la alta demanda de recursos, el bajo rendimiento y la necesidad de soluciones más personalizadas pueden hacer que Anaconda no sea adecuado. 

Afortunadamente, hay varias alternativas que puedes considerar. Opciones ligeras como Miniconda y Virtualenv ofrecen configuraciones simplificadas, mientras que herramientas completas como Poetry y Docker proporcionan amplias funciones para necesidades más complejas. 

Te animo a que explores las alternativas descritas en este artículo para encontrar la que mejor se adapte a tus necesidades.

Para obtener más información y recursos que te ayuden a empezar, consulta estas lecturas adicionales y los cursos de DataCamp:

• Anaconda contra Python: Explorando sus principales diferencias
• Tutorial: Cómo instalar Python en MacOS y Windows
• Introducción a Python para desarrolladores
• Introducción a la Ciencia de Datos en Python 
• Introducción a Docker