Anaconda vs Python : Explorer leurs principales différences

Si vous débutez dans la programmation Python, vous avez certainement rencontré deux termes : Anaconda et Python. Bien qu'ils puissent sembler synonymes, ils sont très différents dans leur fonctionnalité et leur objectif.

Dans cet article, nous allons explorer les principales différences entre Anaconda et Python et les cas où chacun d'entre eux est utilisé.

Qu'est-ce que Python ?

Si vous souhaitez en savoir plus sur Python, consultez notre guide complet - Qu'est-ce que Python? Vous trouverez ci-dessous un résumé des principaux points.

Aperçu de Python

Langage de programmation Python - source

Python est un langage de programmation polyvalent, de haut niveau et interprété, largement utilisé pour diverses applications telles que le développement web, l'analyse de données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et le calcul scientifique.

Pour vous aider à mieux comprendre Python, voici notre antisèche Python:

Python cheat sheet - source

Caractéristiques et avantages de Python

Facile à apprendre et à utiliser

L'un des principaux avantages de Python est la simplicité de sa syntaxe.

Cela facilite l'apprentissage de Python pour les débutants par rapport à d'autres langages de programmation. Il dispose également d'une vaste bibliothèque standard qui fournit des fonctions prêtes à l'emploi pour diverses tâches, ce qui permet aux développeurs d'économiser du temps et des efforts.

Plate-forme indépendante

Python est un langage interprété, ce qui signifie qu'il peut fonctionner sur différents systèmes d'exploitation sans qu'il soit nécessaire de modifier le code. Il est donc très polyvalent et portable.

Programmation orientée objet

Python prend en charge la programmation orientée objet (POO), qui permet aux développeurs de créer du code réutilisable et de construire des applications complexes en les décomposant en objets plus petits et plus faciles à gérer. Notre cours sur la programmation orientée objet en Python vous permettra d'acquérir de bonnes bases.

Un soutien communautaire important

Python dispose d'une communauté importante et active de développeurs qui contribuent à sa croissance et à son développement. Cette communauté offre un soutien, des ressources et des outils aux débutants comme aux développeurs expérimentés.

Vous souhaitez trouver une bonne communauté de débutants en Python ? Venez rejoindre notre communauté DataCamp sur Slack!

Bibliothèques étendues

Python dispose d'une vaste collection de bibliothèques et de frameworks qui fournissent des solutions pour diverses tâches.

Ces tâches sont notamment les suivantes

• Manipulation et nettoyage de données(pandas)
• Calcul scientifique (NumPy & SciPy)
• Développement web (Django & Flask)
• Apprentissage automatique(TensorFlow & PyTorch)

Ces bibliothèques rendent la programmation en Python efficace et pratique.

Êtes-vous curieux d'en savoir plus sur certaines tâches courantes possibles avec Python ? Voici une antisèche sur la façon dont pandas peut être utilisé en Python pour la manipulation de données :

Aide-mémoire pour les pandas - source

Pour un guide plus détaillé sur la manipulation et le nettoyage des données, je vous recommande notre cours Manipulation de données avec pandas.

Qu'est-ce qu'Anaconda ?

Aperçu d'Anaconda

Anaconda est une distribution open-source des langages de programmation Python et R qui est utilisée pour les applications de science des données, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.

Il comprend plus de 250 paquets de science des données populaires et des outils de gestion pour simplifier l'installation et le déploiement des paquets.

Caractéristiques et avantages d'Anaconda

Gestion des paquets

Anaconda est livré avec son propre système de gestion des paquets, des environnements et des dépendances appelé "conda".

Voici un aide-mémoire utile pour vous aider à commencer à utiliser conda :

Aide-mémoire Conda - source

Cela facilite l'installation, la mise à jour et la suppression des paquets et de leurs dépendances.

Support multiplateforme

À l'instar de Python, Anaconda est également compatible avec plusieurs plateformes, ce qui permet aux utilisateurs de développer et de déployer des applications sur différents systèmes d'exploitation sans aucune modification du code.

Outils axés sur la science des données

Anaconda comprend des outils de science des données et des IDE populaires tels que Jupyter Notebook, Spyder et RStudio. Ces outils offrent un environnement interactif pour l'analyse et la visualisation des données, ce qui en fait un choix privilégié pour les data scientists.

Collaboration facile

Anaconda permet aux utilisateurs de partager facilement leur code et de collaborer avec d'autres personnes grâce à sa plateforme basée sur le cloud, Anaconda Cloud.

Anaconda Cloud - source

Il est donc pratique pour les équipes ou les personnes qui travaillent sur le même projet.

Principales différences entre Anaconda et Python

Bien que Python et Anaconda soient des langages de programmation utilisés à des fins similaires, il existe quelques différences essentielles entre les deux.

1. Gestion des paquets

L'une des principales différences entre Anaconda et Python réside dans leur système de gestion des paquets. Alors que Python utilise "pip" pour gérer les paquets, Anaconda utilise son propre système appelé "conda".

Conda offre des fonctionnalités plus avancées, telles que la création d'environnements isolés pour différents projets, ce qui facilite la gestion des dépendances.

2. Configuration de l'environnement

Anaconda est livré avec son propre ensemble de paquets et d'outils de science des données préinstallés, ce qui permet aux débutants de configurer rapidement leur environnement. Python, en revanche, exige des utilisateurs qu'ils installent manuellement les bibliothèques et les outils nécessaires.

3. Cas d'utilisation et pertinence

Alors que Python est un langage polyvalent, Anaconda est davantage axé sur les applications de science des données et d'apprentissage automatique. Par conséquent, ce n'est peut-être pas le meilleur choix pour les développeurs travaillant sur des projets qui n'impliquent pas d'analyse de données ou de calcul scientifique.

Quand utiliser chaque outil

Choisir entre Anaconda et Python

La décision d'utiliser Anaconda ou Python dépend fortement des exigences et des objectifs spécifiques d'un projet.

Si le projet implique l'analyse de données, l'apprentissage automatique ou le calcul scientifique, Anaconda peut être le choix le plus approprié en raison de ses paquets préinstallés et de ses outils de science des données.

Si le projet est plus général, comme le développement web ou la construction d'un backend, et qu'il ne nécessite pas d'outils spécialisés, Python peut être un meilleur choix.

Paquets préinstallés prêts à l'emploi dans Anaconda

Anaconda est livré avec une multitude de logiciels préinstallés qui simplifient l'analyse des données et le calcul scientifique. Ces paquets, plus de 250 au total, couvrent un large éventail de fonctionnalités et éliminent la nécessité d'une installation manuelle. Parmi les exemples notables, on peut citer

NumPy

NumPy, abréviation de Numerical Python, est une bibliothèque pour le langage de programmation Python, ajoutant la prise en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels, ainsi qu'une vaste collection de fonctions mathématiques de haut niveau pour opérer sur ces tableaux.

Pandas

Bibliothèque d'analyse de données Pandas - source

Pandas fournit des structures de données flexibles conçues pour rendre le travail avec des données structurées rapide, facile et expressif. Il s'agit d'un élément fondamental de haut niveau permettant de réaliser des analyses de données pratiques et concrètes.

Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque de traçage utilisée pour les graphiques 2D dans le langage de programmation Python. Il fournit une API orientée objet pour l'intégration de tracés dans des applications utilisant des outils d'interface graphique généraux tels que Tkinter, wxPython, Qt ou GTK. Apprenez-en plus sur matplotlib dans notre cours Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib.

SciPy

SciPy est une bibliothèque Python libre et gratuite utilisée pour le calcul scientifique et technique. Il s'agit d'une collection d'algorithmes mathématiques et de fonctions de commodité construits sur l'extension NumPy de Python. Ce tutoriel Sci Py donne un bon aperçu de l'utilisation de SciPy pour apprendre l'algèbre linéaire.

Scikit-Learn

Bibliothèque d'apprentissage automatique Scikit-learn - source

Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique pour Python. Il propose divers algorithmes d'apprentissage automatique tels que la machine à vecteurs de support, les forêts aléatoires et les voisins les plus proches, et il prend également en charge les bibliothèques numériques et scientifiques Python telles que NumPy et SciPy.

Voici quelques algorithmes inclus dans scikit-learn :

• Apprentissage supervisé (classification, régression),
• Apprentissage non supervisé (regroupement, réduction de la dimensionnalité)
• Apprentissage semi-supervisé

Consultez notre cours Apprentissage supervisé avec scikit-learn pour une bonne introduction.

Flexibilité

La flexibilité de Python est un autre aspect qui le distingue. Il s'agit d'un langage à typage dynamique, ce qui signifie que les variables peuvent être définies et modifiées en fonction des besoins, permettant aux développeurs d'écrire et de modifier le code plus rapidement et plus facilement.

En outre, Python prend en charge les paradigmes de programmation procédurale et orientée objet, ce qui donne aux développeurs la possibilité de choisir l'approche qui convient le mieux à leur projet.

Cette flexibilité, associée à sa lisibilité et à sa simplicité, fait de Python un excellent choix pour les débutants comme pour les développeurs expérimentés.

Considérations sur la courbe d'apprentissage

La courbe d'apprentissage d'Anaconda et de Python peut varier d'une personne à l'autre en fonction de son expérience et de son expertise préalables.

Cependant, en général, Python est considéré comme ayant une courbe d'apprentissage plus accessible en raison de sa syntaxe simple et de sa facilité d'utilisation. En revanche, Anaconda peut nécessiter des connaissances supplémentaires en matière d'outils et de concepts de science des données pour une utilisation efficace.

Synthèse

Pour conclure, passons en revue ce que nous avons couvert jusqu'à présent. Anaconda et Python sont deux outils puissants pour l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le calcul scientifique et la programmation générale.

Anaconda offre une solution pratique tout-en-un avec ses paquets préinstallés et la gestion de l'environnement de développement par le biais du Navigateur Anaconda. En revanche, la flexibilité et la simplicité de Python en font un excellent choix pour un large éventail de projets.

Vous souhaitez en savoir plus sur Python ? Vous aimerez nos cours sur Python, tels que le cours d' introduction à Python, ou notre cursus de compétences en programmation Python. Si vous envisagez de devenir data scientist, notre cursus Data Scientist with Python est fait pour vous.