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Python配布物の比較:Python vs ActivePython vs Anaconda

Pythonの世界に飛び込むと、Python、ActivePython、Anacondaなど、さまざまな配布物に出会うことがあります。それぞれに独自の利点やニュアンスがありますが、どれがプロジェクトに最適な選択肢なのでしょうか?これらのPython配布物を分析し、その長所と短所を重量化して、情報に基づいた選択をお手伝いします。

Python Pandas Dataframeからクイックにデータ可視化を作成するには、コード不要ですか?

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PyGWalker for Data visualization (opens in a new tab)

Python配布物とは何か、そして何のために役立つのか?

ActivePython、Python、Anacondaなどの比較を深く掘り下げる前に、Python配布物とは何かを理解することが重要です。Python配布物は、Pythonのバージョンであり、Pythonコーディングのエクスペリエンスを簡素化し、強化するための追加パッケージとツールがバンドルされています。これらのパッケージには、汎用ライブラリからデータサイエンス専用のモジュールまで、さまざまなものが含まれます。

Python:元核心

多くの開発者にとって最初に参照する場所は、Python Software FoundationのホームであるPython.orgです。彼らは、Pythonの新しいバージョンを作成してリリースする責任を持っています。この配布物は、その汎用性と広範な用途範囲により、多くのアプリケーションのバックボーンを形成しています。

Pythonの重要な側面の1つであるPython Package Index(PyPI)は、Pythonコミュニティによって開発され、共有されたソフトウェアのリポジトリです。 Pythonコア自体は通常、Python.orgから取得され、サードパーティのパッケージはPyPIから取得されます。

PyPIからパッケージ(numpy)をpipを使ってインストールするのは以下のようになります。

pip install numpy

ActivePython:商用アプリケーションのためのスピーディなスタートアップ

ActivePythonは、ActiveStateによって提供される、PyPIから多くの人気パッケージがバンドルされたPythonの事前ビルドバージョンです。この配布物の主なセールスポイントは、プロジェクトのスタートアップを迅速かつ簡素化することができる点であり、商用アプリケーションでは人気があります。

ActivePythonは独自のパッケージマネージャーであるState Toolも提供しています。State Toolは現在ベータ版ですが、開発者にとってさらに便利な機能を追加します。

State Toolを使用してパッケージをインストールする例を見てみましょう。

state packages add ActiveState/ActivePython-3.8/numpy

Anaconda:データサイエンティストの親友

ActivePythonと同様に、Anacondaは、いくつかの人気のあるPythonライブラリが付属した事前ビルドバージョンのPython配布物です。ただし、Anacondaは、特にデータサイエンスのアプリケーションを対象としています。

Anacondaの独自のセールスポイントは、データサイエンスと機械学習のアプリケーションに焦点を当てていることです。また、データサイエンスのパッケージのインストールを簡素化するパッケージマネージャであるCondaを利用しています。たとえば、Condaを使ってnumpyをインストールする場合は、

conda install numpy

最近、Anacondaの価格設定について議論があり、品質の保証されたオープンソース配布物に対して費用が発生する方向に変更されています。それにもかかわらず、非商用のデータサイエンスアプリケーションについては、AnacondaのPythonエコシステムを無料で使用できます。

ActivePython vs Python vs Anaconda:表形式の比較

より直接的な比較を行うために、これら3つの配布物の特徴を表にまとめてみます。 以下は、このマークダウンファイルの日本語翻訳です:

特徴PythonActivePythonAnaconda
プリビルドディストリビューションPythonコア複数のActivePythonディストリビューションAnaconda/MiniConda
使用用途汎用汎用データサイエンスに特化
パッケージマネージャーPipステートツールConda
パッケージリポジトリPythonパッケージインデックス(PyPI)ActiveStateのリポジトリAnacondaのリポジトリ
価格無料法人向けの有料オプションが付いた無料無料(Anaconda個人版)、有料(Anacondaチーム版、エンタープライズ版)

どちらを選ぶべきか?

Pythonディストリビューションの選択は、プロジェクトの性質によって異なります。

  • Python.orgのPythonは、初心者や汎用プログラミングに最適です。クリーンで最小限のセットアップを提供し、開発者が手動で必要なパッケージを選択できます。

  • ActivePythonは、特に高速なスタートアップが必要な商用アプリケーションに最適です。プリビルドディストリビューションにより、複雑な開発環境のセットアップにかかる時間と労力を節約できます。

  • Anacondaは、多くのデータ分析および機械学習ライブラリの事前インストールを提供するため、データサイエンスプロジェクトに最適です。また、データサイエンス分野で働く学者や研究者にも有益です。

記憶しておいてください。どのディストリビューションがより優れているかの明確な答えはありません。最適なものは、あなたの具体的なニーズ、あなたの専門知識のレベル、あなたが取り組んでいるプロジェクトの種類、必要なツールに依存します。したがって、決定を下す前に、各ディストリビューションの特異性を理解し、それらをニーズに合わせてマッチングするために時間を費やすことをお勧めします。

よくある質問

1. ActivePythonとPythonの違いは何ですか?

ActivePythonは、ActiveStateが提供するPythonのバージョンで、追加のパッケージやライブラリがバンドルされています。商用アプリケーションに適し、利便性が高く、セットアップが簡素化されています。一方、python.orgのPythonは、コアのPython言語を提供し、サードパーティのパッケージのインストールに依存しています。

2. Pythonをインストール済みの場合、ActivePythonは必要ですか?

Pythonをすでにインストールしている場合、ActivePythonは必須ではありませんが、追加のパッケージやライブラリを必要とする場合、または特定のプラットフォームをサポートする場合には価値があります。

3. ActivePythonはAnacondaとどのように比較されますか?

ActivePythonとAnacondaは、異なる目的を持っています。ActivePythonは、便利でサポートが整っている商用アプリケーションに焦点を当てています。一方、Anacondaは、事前インストールされたライブラリを持つ包括的なエコシステムを提供する、データサイエンスアプリケーションに特化しています。両者の選択は、特定のプロジェクトの要件とユースケースに依存します。