Vergleich der Python-Distributionen: Python gegen ActivePython gegen Anaconda

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Rajiv Chandra

Published on 8.6.2023

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Beim Eintauchen in die Python-Welt stößt man auf verschiedene Distributionen wie Python, ActivePython und Anaconda, um nur einige zu nennen. Jede hat ihre eigenen Vorteile und Feinheiten, aber wie entscheidet man, welche am besten zu Ihrem Projekt passt? Lassen Sie uns diese Python-Distributionen analysieren, ihre Vor- und Nachteile abwägen und Ihnen hoffentlich bei einer informierten Entscheidung helfen.

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Was sind Python-Distributionen und warum sollte ich mich dafür interessieren?

Bevor wir uns in den Vergleich von ActivePython, Python und Anaconda vertiefen, ist es wichtig zu verstehen, was genau eine Python-Distribution ist. Eine Python-Distribution ist eine Version von Python, die mit zusätzlichen Paketen und Tools gebündelt wird, um Ihre Python-Coding-Erfahrung zu vereinfachen und zu verbessern. Diese Pakete können von allgemeinen Bibliotheken bis hin zu datenwissenschaftlichen Modulen und allem dazwischen reichen.

Python: Der ursprüngliche Kern

Der erste Anlaufpunkt vieler Entwickler ist Python.org, die Heimat der Python Software Foundation. Sie sind dafür verantwortlich, neue Versionen von Python zu erstellen und zu veröffentlichen. Diese Distribution bildet das Rückgrat vieler Anwendungen aufgrund ihrer Vielseitigkeit und breiten Anwendungspalette.

Einer der Hauptaspekte von Python von Python.org ist der Python Package Index (PyPI), ein Repository von Software, die von der Python-Community entwickelt und geteilt wird. Der Python-Kern selbst wird in der Regel von Python.org bezogen, während Drittanbieterpakete von PyPI bezogen werden.

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Installation eines Pakets (numpy) von PyPI mit pip, dem Paketmanager von Python:

pip install numpy

ActivePython: Vereinfachter Start für kommerzielle Anwendungen

ActivePython von ActiveState ist eine vorkompilierte Version von Python, die mit vielen beliebten Paketen von PyPI gebündelt wird. Der Hauptvorteil dieser Distribution liegt in ihrer Fähigkeit, den Projektstart zu beschleunigen und zu vereinfachen, was sie zu einer beliebten Wahl für kommerzielle Anwendungen macht.

ActivePython bietet auch einen eigenen Paketmanager, das State Tool. Das State Tool befindet sich derzeit in der Beta-Version, bietet aber eine zusätzliche Bequemlichkeit für Entwickler.

Schauen wir uns ein Beispiel dafür an, wie man ein Paket mit dem State Tool installiert:

state packages add ActiveState/ActivePython-3.8/numpy

Anaconda: Der beste Freund eines Data Scientists

Anaconda ist wie ActivePython eine vorkompilierte Python-Distribution, die mit mehreren beliebten Python-Bibliotheken gebündelt wird. Anaconda zielt jedoch speziell auf Anwendungen in der Datenwissenschaft ab.

Das einzigartige Verkaufsargument von Anaconda ist sein Fokus auf Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Es verwendet auch Conda, einen Paketmanager, der die Installation mehrerer Datenwissenschaftspakete vereinfacht. Die Installation von numpy mit Conda würde zum Beispiel so aussehen:

conda install numpy

Die Preisstruktur von Anaconda wurde kürzlich diskutiert, wobei sich Veränderungen in Richtung Kosten für ihre kuratierte Open-Source-Distribution abzeichnen. Trotzdem bleibt das Python-Ökosystem von Anaconda für nicht-kommerzielle Datenwissenschaftsanwendungen kostenlos nutzbar.

ActivePython vs Python vs Anaconda: Ein tabellarischer Vergleich

Um Ihnen einen direkten Vergleich zu ermöglichen, stellen wir die Merkmale dieser drei Distributionen in einer Tabelle dar:

Welche sollte ich wählen?

Die Wahl der Python-Distribution hängt in erster Linie von der Art Ihres Projekts ab.

• Python von Python.org ist ideal für Anfänger und allgemeines Programmieren. Es bietet eine saubere und minimale Einrichtung, die es Entwicklern ermöglicht, die gewünschten Pakete manuell auszuwählen.

• ActivePython ist eine bessere Wahl für kommerzielle Anwendungen, insbesondere wenn Sie einen schnellen Start benötigen. Mit seinen vorkompilierten Distributionen kann es Zeit und Mühe bei der Einrichtung komplexer Entwicklungsumgebungen sparen.

• Anaconda ist perfekt für Datenwissenschaftsprojekte und bietet viele vorinstallierte Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Es ist auch für Akademiker und Forscher, die im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten, von Vorteil.

Denken Sie daran, dass es keine definitive Antwort darauf gibt, welche Distribution besser ist. Die beste Wahl für Sie hängt von Ihren spezifischen Anforderungen, Ihrem Kenntnisstand, der Art des Projekts, an dem Sie arbeiten, und den benötigten Tools ab. Daher wird empfohlen, sich etwas Zeit zu nehmen, um die Besonderheiten jeder Distribution zu verstehen und sie an Ihre Bedürfnisse anzupassen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

Häufig gestellte Fragen

1. Was ist der Unterschied zwischen ActivePython und Python?

ActivePython ist eine Version von Python, die von ActiveState bereitgestellt wird und mit zusätzlichen Paketen und Bibliotheken gebündelt ist. Es bietet Bequemlichkeit und eine vereinfachte Einrichtung, was es für kommerzielle Anwendungen geeignet macht. Python von python.org hingegen bietet die Kernsprache Python und ist auf Paketinstallationen von Drittanbietern angewiesen.

2. Ist ActivePython erforderlich, wenn ich bereits Python installiert habe?

ActivePython ist nicht erforderlich, wenn Sie bereits Python installiert haben. Es ist eine alternative Distribution, die zusätzliche Pakete und Bibliotheken bereitstellt. Wenn Sie jedoch eine vereinfachte Einrichtung oder Unterstützung für bestimmte Plattformen benötigen, kann ActivePython eine wertvolle Wahl sein.

3. Wie vergleicht sich ActivePython mit Anaconda?

ActivePython und Anaconda erfüllen unterschiedliche Zwecke. ActivePython konzentriert sich auf kommerzielle Anwendungen und bietet Bequemlichkeit und Unterstützung. Anaconda hingegen ist speziell für Datenwissenschaftsanwendungen entwickelt worden und bietet ein umfassendes Ökosystem mit vorinstallierten Bibliotheken. Die Wahl zwischen ihnen hängt von den spezifischen Anforderungen und Anwendungsfällen Ihres Projekts ab.