Anaconda vs Python: Explorando suas diferenças

Se você está começando a programar em Python, já deve ter se deparado com dois termos: Anaconda e Python. Embora possam parecer sinônimos, são bastante diferentes em sua funcionalidade e finalidade.

Neste artigo, exploraremos as principais diferenças entre o Anaconda e o Python e quando cada um deles é usado.

TL;DR: Anaconda vs Python

• Python: Uma linguagem de programação leve usada para programação de uso geral, com gerenciamento de pacotes via pip e ferramentas básicas de ambiente, como venv.
• Anaconda: Uma distribuição Python para ciência de dados e aprendizado de máquina, que inclui Python, bibliotecas populares, Jupyter Notebook e o gerenciador conda para facilitar o gerenciamento de pacotes e ambientes.

Use o Python para programação geral e o Anaconda para fluxos de trabalho com foco em dados.

Continue lendo para ver uma comparação mais detalhada!

O que é Python?

Se você estiver curioso para saber mais sobre Python, confira nosso guia completo - O que é Python? Abaixo, resumimos os principais pontos.

Linguagem de programação Python - fonte

Python é uma linguagem de programação versátil, de alto nível e interpretada, amplamente usada em vários aplicativos, como desenvolvimento da Web, análise de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina e computação científica.

Para ajudar você a entender melhor o Python, aqui está nossa folha de dicas sobre Python:

Folha de dicas sobre Python - fonte

Recursos e vantagens do Python

Fácil de aprender e usar

Uma das principais vantagens do Python é sua sintaxe simples.

Isso faz com que seja mais fácil para os iniciantes aprenderem Python do que outras linguagens de programação. Ele também tem uma grande biblioteca padrão que fornece funções prontas para uso em várias tarefas, economizando tempo e esforço dos desenvolvedores.

Independente da plataforma

Python é uma linguagem interpretada, o que significa que pode ser executada em diferentes sistemas operacionais sem a necessidade de alterações no código. Isso o torna altamente versátil e portátil.

Linguagem orientada a objetos

O Python oferece suporte à programação orientada a objetos (OOP), que permite que os desenvolvedores criem códigos reutilizáveis e desenvolvam aplicativos complexos dividindo-os em objetos menores e gerenciáveis. Nosso curso de Programação orientada a objetos em Python fornecerá a você uma boa base.

Grande apoio da comunidade

O Python tem uma comunidade grande e ativa de desenvolvedores que contribuem para seu crescimento e desenvolvimento. Essa comunidade oferece suporte, recursos e ferramentas para desenvolvedores iniciantes e experientes.

Você está pensando em encontrar uma boa comunidade de iniciantes em Python? Venha fazer parte da nossa comunidade DataCamp Slack!

Bibliotecas extensas

O Python tem uma vasta coleção de bibliotecas e estruturas que fornecem soluções para várias tarefas.

Essas tarefas incluem:

• Manipulação e limpeza de dados(pandas)
• Computação científica (NumPy e SciPy)
• Desenvolvimento web (Django e Flask)
• Aprendizado de máquina(TensorFlow e PyTorch)

Essas bibliotecas tornam a programação em Python eficiente e conveniente.

Você está curioso para saber mais sobre algumas tarefas comuns que são possíveis com Python? Aqui está uma folha de dicas de como o pandas pode ser usado no Python para manipulação de dados:

Folha de dicas sobre pandas - fonte

Para obter um guia mais detalhado sobre manipulação e limpeza de dados, recomendo a você nosso curso Manipulação de dados com pandas.

O que é o Anaconda?

O Anaconda é uma distribuição de código aberto das linguagens de programação Python e R, que são usadas para aplicativos de ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Ele inclui mais de 250 pacotes populares de ciência de dados e ferramentas de gerenciamento para simplificar a instalação e a implementação de pacotes.

Recursos e vantagens do Anaconda

Gerenciamento de pacotes

O Anaconda vem com seu próprio sistema de gerenciamento de pacotes, ambientes e dependências chamado "conda".

Aqui está uma folha de dicas útil para ajudar você a começar a usar o conda:

Folha de dicas do Conda - fonte

Isso facilita a instalação, a atualização e a remoção de pacotes e suas dependências.

Suporte a várias plataformas

Assim como o Python, o Anaconda também é compatível com várias plataformas, permitindo que os usuários desenvolvam e implantem aplicativos em diferentes sistemas operacionais sem alterar o código.

Ferramentas voltadas para a ciência de dados

O Anaconda inclui ferramentas e IDEs populares de ciência de dados, como o Jupyter Notebook, o Spyder e o RStudio. Essas ferramentas oferecem um ambiente interativo de análise e visualização de dados, tornando-as a escolha preferida dos cientistas de dados.

Colaboração fácil

O Anaconda permite que os usuários compartilhem seus códigos facilmente e colaborem com outras pessoas por meio de sua plataforma baseada em nuvem , o Anaconda Cloud.

Anaconda Cloud - fonte

Isso o torna conveniente para equipes ou indivíduos que trabalham no mesmo projeto.

Diferenças entre o Anaconda e o Python

Embora Anaconda e Python sejam linguagens de programação usadas para fins semelhantes, há algumas diferenças importantes entre elas.

1. Gerenciamento de pacotes

Uma das principais diferenças entre o Anaconda e o Python são seus sistemas de gerenciamento de pacotes. Enquanto o Python usao pip para gerenciar pacotes, o Anaconda usa seu próprio sistema chamado "conda".

O Conda oferece recursos mais avançados, como a criação de ambientes isolados para diferentes projetos, facilitando o gerenciamento de dependências.

2. Configuração do ambiente

O Anaconda vem com um conjunto de pacotes e ferramentas de ciência de dados pré-instalados, o que torna conveniente para os iniciantes configurarem seu ambiente rapidamente. O Python, por outro lado, exige que os usuários instalem manualmente as bibliotecas e ferramentas necessárias.

3. Casos de uso e adequação

Enquanto o Python é uma linguagem de uso geral, o Anaconda é mais voltado para aplicativos de ciência de dados e aprendizado de máquina. Portanto, talvez não seja a melhor opção para desenvolvedores que trabalham em projetos que não envolvem análise de dados ou computação científica.

Anaconda vs Python: Um resumo

Quando usar cada ferramenta

A decisão de usar o Anaconda ou o Python depende muito dos requisitos e objetivos específicos de um projeto.

Se o projeto envolver análise de dados, aprendizado de máquina ou computação científica, o Anaconda poderá ser a opção mais adequada devido aos pacotes pré-instalados e às ferramentas de ciência de dados.

Se o projeto for de propósito mais geral, como desenvolvimento da Web ou criação de um back-end, e não exigir ferramentas especializadas, o Python poderá ser a melhor opção.

Pacotes prontos para uso e pré-instalados no Anaconda

O Anaconda tem uma grande variedade de pacotes pré-instalados que simplificam a análise de dados e a computação científica. Esses pacotes, mais de 250 no total, abrangem uma ampla gama de funcionalidades e eliminam a necessidade de instalação manual. Exemplos notáveis incluem:

NumPy

NumPy, abreviação de Numerical Python, é uma biblioteca para a linguagem de programação Python que adiciona suporte a matrizes e arrays multidimensionais grandes e uma grande coleção de funções matemáticas de alto nível para operar nesses arrays.

Pandas

Biblioteca de análise de dados do Pandas - fonte

O Pandas oferece estruturas de dados flexíveis que tornam o trabalho com dados estruturados rápido, fácil e expressivo. É um bloco de construção fundamental de alto nível para fazer análises de dados práticas e reais.

Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem para gráficos 2D na linguagem de programação Python. Ele fornece uma API orientada a objetos para incorporar gráficos em aplicativos que usam kits de ferramentas de GUI de uso geral, como Tkinter, wxPython, Qt ou GTK. Saiba mais sobre o Matplotlib em nosso curso Introdução à visualização de dados com o Matplotlib.

SciPy

SciPy é uma biblioteca Python gratuita e de código aberto para computação científica e técnica. É uma coleção de algoritmos matemáticos e funções de conveniência criadas com base na extensão NumPy do Python. Este tutorial do SciPy oferece uma boa visão geral do uso do SciPy para você aprender álgebra linear.

Scikit-learn

Biblioteca de aprendizado de máquina Scikit-learn - fonte

Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina para Python. Ele apresenta vários algoritmos de aprendizado de máquina, como máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias e k-nearest neighbours. Ele também é compatível com as bibliotecas numéricas e científicas do Python, como NumPy e SciPy.

Alguns algoritmos incluídos no scikit-learn são:

• Aprendizado supervisionado (Classificação, Regressão),
• Aprendizado não supervisionado (agrupamento, redução de dimensionalidade)
• Aprendizagem semissupervisionada

Você pode conferir nosso curso Aprendizado supervisionado com o scikit-learn para uma boa introdução.

Flexibilidade

Outro aspecto que diferencia o Python é sua flexibilidade. É uma linguagem tipada dinamicamente, o que significa que as variáveis podem ser definidas e alteradas conforme necessário, permitindo que os desenvolvedores escrevam e modifiquem o código com mais rapidez e facilidade.

Além disso, o Python oferece suporte aos paradigmas de programação processual e orientada a objetos, permitindo que os desenvolvedores escolham a abordagem mais adequada ao seu projeto.

Essa flexibilidade, combinada com sua legibilidade e simplicidade, faz do Python uma excelente opção para desenvolvedores iniciantes e experientes.

Considerações sobre a curva de aprendizado

A curva de aprendizado do Anaconda e do Python pode variar de acordo com a experiência e o conhecimento prévio de cada pessoa.

Entretanto, em geral, considera-se que o Python tem uma curva de aprendizado mais acessível devido à sua sintaxe simples e facilidade de uso. Por outro lado, o Anaconda pode exigir algum conhecimento adicional de ferramentas e conceitos de ciência de dados para que você possa usá-lo com eficiência.

Conclusão

Para finalizar, vamos rever o que abordamos até agora. O Anaconda e o Python são duas ferramentas poderosas para análise de dados, aprendizado de máquina, computação científica e programação de uso geral.

O Anaconda oferece uma solução multifuncional conveniente com seus pacotes pré-instalados e gerenciamento do ambiente de desenvolvimento por meio do Anaconda Navigator. Por outro lado, a flexibilidade e a simplicidade do Python fazem dele uma excelente opção para uma ampla gama de projetos.

Você tem interesse em aprender mais sobre Python? Você vai gostar dos nossos cursos de Python, como o curso Introduction to Python ou o nosso curso Python Programming Skill Track. Se você está pensando em se tornar um cientista de dados, nossa carreira de cientista de dados com Python é para você.