Comparaison des distributions Python : Python vs ActivePython vs Anaconda

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Rajiv Chandra

Published on 08/06/2023

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En plongeant dans le monde de Python, on peut trouver plusieurs distributions : Python, ActivePython et Anaconda, pour n'en nommer que quelques-unes. Chacune a ses avantages et ses subtilités, mais comment décider laquelle convient le mieux à votre projet ? Analysons ces distributions Python, pesons le pour et le contre, et espérons vous aider à faire un choix éclairé.

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Qu'est-ce que les distributions Python et pourquoi devrais-je m'en soucier?

Avant de plonger dans la comparaison entre ActivePython, Python et Anaconda, il est crucial de comprendre ce qu'est précisément une distribution Python. Une distribution Python est une version de Python qui est livrée avec des packages et des outils supplémentaires pour simplifier et améliorer votre expérience de codage Python. Ces packages peuvent aller des bibliothèques polyvalentes aux modules spécifiques à la science des données et tout ce qui se trouve entre les deux.

Python : Le noyau original

Le premier point d'entrée pour de nombreux développeurs est Python.org, le foyer de la Python Software Foundation. Elle est responsable de la création et de la publication de nouvelles versions de Python. Cette distribution constitue l'ossature de nombreuses applications en raison de sa polyvalence et de sa large gamme d'applications.

Un des aspects clés de Python provenant de Python.org est l'Index des packages Python (PyPI), un référentiel de logiciels développés et partagés par la communauté Python. Le noyau Python lui-même est généralement obtenu à partir de Python.org, avec des packages tiers provenant de PyPI.

Voici un exemple simple d'installation d'un package (numpy) depuis PyPI à l'aide de pip, le gestionnaire de packages de Python :

pip install numpy

ActivePython : Démarrage simplifié pour les applications commerciales

ActivePython, développé par ActiveState, est une version pré-configurée de Python qui est livrée avec de nombreux packages populaires provenant de PyPI. Le principal argument de vente de cette distribution est sa capacité à accélérer et à simplifier le démarrage d'un projet, ce qui en fait un choix populaire pour les applications commerciales.

ActivePython propose également son propre gestionnaire de packages, le State Tool. Le State Tool est actuellement en version bêta, mais il ajoute une couche supplémentaire de commodité pour les développeurs.

Regardons un exemple d'installation d'un package à l'aide du State Tool :

state packages add ActiveState/ActivePython-3.8/numpy

Anaconda : Le meilleur ami du data scientist

Anaconda, comme ActivePython, est une distribution pré-configurée de Python livrée avec plusieurs bibliothèques Python populaires. Cependant, Anaconda cible spécifiquement les applications de science des données.

Le point unique de vente d'Anaconda est sa focalisation sur la science des données et les applications d'apprentissage automatique. Elle utilise également Conda, un gestionnaire de packages qui simplifie l'installation de plusieurs packages de science des données. Par exemple, pour installer numpy avec Conda, il suffit de faire :

conda install numpy

La structure tarifaire d'Anaconda a récemment fait l'objet de discussions, avec des changements prévoyant des coûts pour leur distribution open source curée. Malgré cela, pour les applications de science des données non commerciales, l'écosystème Python d'Anaconda reste gratuit à utiliser.

ActivePython vs Python vs Anaconda: Une comparaison tabulaire

Pour vous donner une comparaison plus directe, voici un tableau des caractéristiques de ces trois distributions :

Lequel devriez-vous choisir?

Le choix de la distribution Python dépend principalement de la nature de votre projet.

• Python provenant de Python.org est idéal pour les débutants et la programmation polyvalente. Il offre une configuration propre et minimale, permettant aux développeurs de choisir manuellement les packages qu'ils souhaitent.

• ActivePython est un meilleur choix pour les applications commerciales, en particulier lorsque vous avez besoin d'un démarrage rapide. Avec ses distributions pré-configurées, il peut faire gagner du temps et des efforts dans la configuration d'environnements de développement complexes.

• Anaconda est parfait pour les projets de science des données, offrant de nombreuses bibliothèques pré-installées pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. Il est également bénéfique pour les universitaires et les chercheurs travaillant dans le domaine de la science des données.

N'oubliez pas qu'il n'y a pas de réponse définitive quant à la meilleure distribution. La meilleure pour vous dépend de vos besoins spécifiques, de votre niveau d'expertise, du type de projet sur lequel vous travaillez et des outils dont vous avez besoin. Il est donc recommandé de prendre le temps de comprendre les spécificités de chaque distribution et de les assortir à vos besoins avant de prendre une décision.

Questions fréquemment posées

1. Quelle est la différence entre ActivePython et Python?

ActivePython est une version de Python fournie par ActiveState, regroupée avec des packages et des bibliothèques supplémentaires. Il offre des avantages pratiques et une installation simplifiée, ce qui le rend adapté aux applications commerciales. D'autre part, Python de python.org fournit le langage cœur de Python et dépend de l'installation de packages tiers.

2. ActivePython est-il nécessaire si j'ai déjà installé Python ?

ActivePython n'est pas essentiel si vous avez déjà installé Python. C'est une distribution alternative qui offre des packages et des bibliothèques supplémentaires. Cependant, si vous avez besoin d'une installation simplifiée ou d'une prise en charge de plates-formes spécifiques, ActivePython peut être un choix précieux.

3. Comment ActivePython se compare-t-il à Anaconda ?

ActivePython et Anaconda ont des finalités différentes. ActivePython se concentre sur les applications commerciales, offrant des avantages pratiques et une assistance. Anaconda, d'autre part, est adapté aux applications de science des données, offrant un écosystème complet avec des bibliothèques pré-installées. Le choix entre les deux dépend de vos besoins et de votre cas d'utilisation spécifiques.