Python 巨蟒vs.迷你蟒蛇

在中，有两种类型的安装程序：

“水蟒安装程序”和“小型水蟒安装程序”

他们的区别是什么

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此外，对于安装程序文件，

Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh

，

2-4.4.0.1

代表什么？

不同之处在于，miniconda只提供存储库管理系统。因此，当您安装它时，只有没有软件包的管理系统。而对于Anaconda，它就像一个带有一些内置包的发行版

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与任何Linux发行版一样，有些发行版捆绑了对所包含软件包的大量更新。这就是版本编号不同的原因。如果您只决定升级Anaconda，您就是在更新整个系统。

Anaconda2中的

2

意味着Python的主版本将是2.x，而不是安装在

Anaconda3

中的3.x。当前版本包含Python 2.7.13

4.4.0.1

是Anaconda的版本号。当前发布的版本是

4.4.0

，我认为

.1

是一个小版本或用于其他类似用途。我使用的Windows版本，只是在文件名中说

4.4.0

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其他人现在已经解释了Anaconda和Miniconda之间的区别，所以我将跳过它。

Miniconda为您提供了Python解释器本身，以及一个名为conda的命令行工具，它作为面向Python包的跨平台包管理器运行，与Linux用户可能熟悉的apt或yum工具的精神类似

Anaconda包括Python和conda，另外还捆绑了一套面向科学计算的其他预装软件包。由于此捆绑包的大小，安装可能会占用数GB的磁盘空间

资料来源：杰克·范德普拉斯的

根据：

如果您：

• 是康达或Python的新手
• 比如一次自动安装Python和1500多个科学软件包的便利性
• 有足够的时间和磁盘空间（几分钟和3 GB），和/或
• 不希望单独安装要使用的每个软件包

如果您：

• 不要介意安装您想要使用的每个软件包 个别地
• 没有时间或磁盘空间安装超过1500个 立即打包，和/或
• 只需要快速访问Python和conda命令，并希望稍后整理其他程序

我自己用迷你康达。水蟒肿胀了。许多软件包从未使用过，如果需要，仍然可以轻松安装

请注意，是软件包管理器（例如，

conda列表

显示环境中所有已安装的软件包），而Anaconda和Miniconda是发行版。软件发行版是可以在系统上安装和使用的预构建和预配置包的集合。包管理器是一种自动化安装、更新和删除包过程的工具

Anaconda是PyData生态系统中中心软件的完整发行版，包括Python本身以及数百个第三方开源项目的二进制文件。Miniconda本质上是空conda环境的安装程序，只包含conda、其依赖项和Python

一旦安装了Conda，您就可以从头开始安装所需的任何软件包以及所需的任何Python版本

2-4.4.0.1

是Anaconda安装包的版本号。奇怪的是，它没有列在他们的清单上

2016年4月，为了避免与Python版本2和3混淆，Anaconda版本控制从2.5跳到了4.0。版本4.0包括Anaconda Navigator

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可以找到后续版本的发行说明。

Anaconda和miniconda都使用conda软件包管理器。 然而，蟒蛇和小型蟒蛇之间的主要区别在于

Anaconda发行版预装了所有的软件包 miniconda distribution只是一个没有任何功能的管理系统 预装包。如果使用miniconda，则必须下载 单独的包和库

我个人使用Anaconda发行版，因为我真的不必太担心单个软件包的安装

miniconda的一个缺点是安装每个单独的软件包可能需要很长时间。 相比之下，安装和使用Anaconda花费的时间要少得多

然而，在anaconda中有一些包（QtConsole、Glueviz、Orange3）我从未使用过。我甚至不知道他们的目的。

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因此，anaconda的一个缺点是它占用的空间比需要的空间大。

anaconda是一个非常大的安装空间~2 GB，对于那些不熟悉使用其他软件包管理器安装模块或软件包的用户最为有用

Anaconda似乎将自己提升为Jupyter的官方包装经理。不是。Anaconda捆绑了Jupyter、R、python和许多安装包

Anaconda不是安装Jupyter Lab或R内核所必需的。其他地方有很多信息可用于安装Jupyter实验室或笔记本电脑。其他地方也有大量关于安装R studio的信息。下面显示了如何直接从R Studio安装R内核：

要在没有Anaconda的情况下安装R内核，请启动R Studio。在R终端窗口中输入以下三个命令：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()

完成了。下次打开Jupyter时，R内核将可用。

Brief

conda

既是一个命令行工具，也是一个python包

Miniconda安装程序=Python+