Python 배포본 비교: Python vs ActivePython vs Anaconda
- Name
- Rajiv Chandra
Updated on
Python 세계로 다가가면 Python, ActivePython, Anaconda와 같은 다양한 배포판을 만날 수 있습니다. 각각의 배포판은 자체적인 이점과 뉘앙스를 가지고 있지만, 프로젝트에 가장 적합한 것을 결정하는 것은 어떻게 해야 할까요? 이번 글에서는 Python 배포판을 분석하고 이점과 단점을 비교 분석하여, 의사 결정에 도움을 주려고 합니다.
파이썬 판다 데이터프레임을 사용하여 데이터 시각화를 빠르게 만들어보세요.
PyGWalker는 시각화를 통한 탐색적 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)는 pandas 데이터프레임(및 polars 데이터프레임)을 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스로 변환하여 데이터 분석 및 시각화 작업을 단순화할 수 있습니다.
Python 배포판이란 무엇이며, 왜 이에 관심을 가져야 할까요?
ActivePython, Python, Anaconda 등의 비교를 진행하기 전에, Python 배포판이 정확히 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. Python 배포판은 Python 버전에 추가 패키지와 도구가 번들로 제공되어 Python 코딩 경험을 간소화하고 개선하는 버전입니다. 이러한 패키지는 일반적인 라이브러리에서 데이터 사이언스 전용 모듈에 이르기까지 모든 종류의 패키지를 포함할 수 있습니다.
Python: 최초의 핵심
Python.org는 Python Software Foundation의 홈입니다. 그들은 Python의 새로운 버전을 만들고 출시하는 책임을 갖고 있습니다. 이 배포판은 다양한 응용 프로그램의 기반이 되고 Python의 다양성과 다양한 적용 분야로 인해 인기가 높습니다.
Python.org의 Python 핵심의 중요한 측면 중 하나는 Python Package Index(PyPI)입니다. 이것은 Python 커뮤니티에서 개발하고 공유하는 소프트웨어 저장소입니다. Python 코어 자체는 일반적으로 Python.org에서, PyPI에서는 타사 패키지를 가져옵니다.
여기 PyPI에서 pip를 사용하여 패키지(numpy)를 설치하는 간단한 예제가 있습니다.
pip install numpyActivePython: 상용 프로그램 시작을 위한 간소화
ActiveState의 ActivePython은 PyPI에서 다양한 인기있는 패키지가 번들로 제공되는 빌드된 Python 버전입니다. 이 배포판의 주요 강점은 프로젝트 시작을 가속화하고 간소화할 수 있다는 것으로, 상용 프로그램에서 인기가 높습니다.
ActivePython은 자체 패키지 관리자인 State Tool을 제공합니다. State Tool은 현재 베타 버전이지만 개발자들에게 편의성을 더해줍니다.
State Tool을 사용하여 패키지를 설치하는 예제를 살펴보겠습니다.
state packages add ActiveState/ActivePython-3.8/numpyAnaconda: 데이터 사이언티스트의 가장 친한 친구
Anaconda는 ActivePython과 같이 다양한 인기 있는 Python 라이브러리가 번들로 제공되는 빌드된 Python 배포판입니다. 그러나 Anaconda는 특별히 데이터 사이언스 응용 프로그램을 대상으로합니다.
Anaconda의 독특한 강점은 데이터 과학과 머신 러닝 등의 분야에 중점을 두고 있다는 것입니다. 또한 Conda라는 패키지 매니저를 사용하여 여러 데이터 과학 패키지를 간소화하여 설치할 수 있습니다. 예를 들어, Conda를 사용하여 numpy를 설치하면 다음과 같습니다.
conda install numpy최근 Anaconda의 가격 구조가 공개 소스 배포에 대한 비용으로 변경되었다는 사실이 논란의 여지가 있습니다. 그러나 비상업용 데이터 과학 응용 프로그램에 대해서는 여전히 Anaconda의 Python 생태계를 무료로 사용할 수 있습니다.
ActivePython vs Python vs Anaconda: 표로 비교
보다 직관적인 비교를 위해 이 세 가지 배포판의 특징을 표로 나타내 보겠습니다.
| 특성 | 파이썬 | ActivePython | 아나콘다 |
|---|---|---|---|
| 사전 제공 배포 | 파이썬 코어 | 다양한 ActivePython 배포판 | 아나콘다/미니콘다 |
| 사용법 | 일반 목적 | 일반 목적 | 데이터 과학에 중점 |
| 패키지 매니저 | Pip | state | 도구 |
| 패키지 저장소 | Python 패키지 인덱스 (PyPI) | ActiveState의 저장소 | 아나콘다의 저장소 |
| 가격 | 무료 | 기업용 유료 옵션으로 무료 제공 | 무료 (아나콘다 개인 에디션), 유료 (아나콘다 팀 에디션, 엔터프라이즈 에디션) |
어떤 걸 선택해야 할까요?
파이썬 배포판은 프로젝트의 성격에 따라 다르게 선택됩니다.
-
파이썬 (Python.org)은 초보자와 일반 목적 프로그래밍에 이상적입니다. 깨끗하고 최소한의 설정을 제공하여 개발자가 원하는 패키지를 수동으로 선택할 수 있습니다.
-
ActivePython은 상업용 응용 프로그램에는 더 나은 선택입니다. 빌드된 배포판으로 인해 복잡한 개발 환경 구축에 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
-
아나콘다는 데이터 과학 프로젝트에 이상적입니다. 데이터 분석 및 기계 학습을 위해 많은 라이브러리를 사전 설치하고 있습니다. 데이터 과학 분야에서 일하는 학문적인 연구자에게도 유용합니다.
기업이나 학교에서 구입한 라이선스와 같은 추가적인 요구사항이 없는 한, 어떤 파이썬 배포판이 더 좋다는 절대적인 답은 없습니다. 최적의 배포판은 사용자의 특정 요구사항, 전문성 수준, 작업중인 프로젝트 유형 및 필요한 도구에 따라 다릅니다. 따라서 결정을 내리기 전에 각 배포판의 세부 기능을 이해하고 필요에 맞게 매칭하는 것이 좋습니다.
자주 묻는 질문
1. ActivePython과 일반 파이썬의 차이점은 무엇인가요?
ActivePython은 ActiveState에서 제공하는 파이썬 버전으로 추가 패키지와 라이브러리가 묶여 제공됩니다. 상업용 응용 프로그램에 적합하며 편의와 빠른 시작을 제공합니다. 반면, python.org에서 제공하는 일반 파이썬은 Python 언어 코어를 제공하며 타사 패키지를 설치합니다.
2. 이미 파이썬을 설치했으면, ActivePython은 필요할까요?
파이썬이 이미 설치되어 있으면, ActivePython은 필수가 아닙니다. ActivePython은 추가 패키지와 라이브러리를 제공하는 대안적인 배포판입니다. 그러나 간단한 설정 또는 특정 플랫폼 지원이 필요한 경우, ActivePython은 귀중한 선택일 수 있습니다.
3. ActivePython과 아나콘다는 어떻게 다른가요?
ActivePython과 아나콘다는 다른 목적으로 제공됩니다. ActivePython은 상업용 응용 프로그램에 집중하여 편의성과 지원을 제공합니다. 반면, 아나콘다는 데이터 과학 응용 프로그램에 맞추어 사전 설치된 라이브러리와 함께 포괄적인 생태계를 제공합니다. 둘 중 어느 것을 선택할지는 특정 프로젝트 요구사항과 사용 목적에 따라 다릅니다.