Comparação de Distribuições Python: Python vs ActivePython vs Anaconda

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Rajiv Chandra

Updated on 08/06/2023

Mergulhando no mundo Python, você pode encontrar uma variedade de distribuições: Python, ActivePython e Anaconda, para citar algumas. Cada uma tem seus próprios benefícios e nuances, mas como decidir qual é a melhor para o seu projeto? Vamos analisar essas distribuições Python, pesar seus prós e contras e, esperançosamente, ajudá-lo a fazer uma escolha informada.

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O que são Distribuições Python e Por que devo me Importar?

Antes de mergulharmos na comparação entre ActivePython, Python e Anaconda, é crucial entender o que é exatamente uma distribuição Python. Uma distribuição Python é uma versão do Python que vem com pacotes e ferramentas adicionais para simplificar e aprimorar sua experiência de codificação em Python. Esses pacotes podem variar desde bibliotecas de propósito geral até módulos específicos para ciência de dados e muito mais.

Python: O Núcleo Original

O primeiro ponto de partida para muitos desenvolvedores é o Python.org, o lar da Python Software Foundation. Eles são responsáveis por criar e lançar novas versões do Python. Essa distribuição forma a base de muitas aplicações devido à sua versatilidade e ampla gama de aplicações.

Um dos aspectos-chave do Python do Python.org é o Python Package Index (PyPI), um repositório de software desenvolvido e compartilhado pela comunidade Python. O núcleo do Python em si é tipicamente obtido a partir do Python.org, com pacotes de terceiros obtidos do PyPI.

Aqui está um exemplo simples de instalação de um pacote (numpy) do PyPI usando o pip, o gerenciador de pacotes do Python:

pip install numpy

ActivePython: Início Ágil para Aplicações Comerciais

O ActivePython, da ActiveState, é uma versão pré-construída do Python que vem com muitos pacotes populares do PyPI. O principal ponto de venda dessa distribuição é a sua capacidade de acelerar e simplificar o início do projeto, tornando-a uma escolha popular para aplicações comerciais.

O ActivePython também oferece seu próprio gerenciador de pacotes, o State Tool. O State Tool está atualmente em beta, mas adiciona uma camada adicional de conveniência para os desenvolvedores.

Vamos dar uma olhada em um exemplo de como instalar um pacote usando o State Tool:

state packages add ActiveState/ActivePython-3.8/numpy

Anaconda: O Melhor Amigo de um Cientista de Dados

O Anaconda, assim como o ActivePython, é uma distribuição pré-construída do Python que vem com diversas bibliotecas populares do Python. No entanto, o Anaconda tem como alvo especificamente aplicações de ciência de dados.

O ponto de venda único do Anaconda é o seu foco em ciência de dados e aplicações de aprendizado de máquina. Ele também utiliza o Conda, um gerenciador de pacotes que simplifica a instalação de várias bibliotecas de ciência de dados. Por exemplo, a instalação do numpy usando o Conda seria:

conda install numpy

A estrutura de preços do Anaconda tem sido objeto de discussão recentemente, com mudanças inclinando-se para um custo para sua distribuição open source curada. Apesar disso, para aplicações de ciência de dados não comerciais, o ecossistema Python do Anaconda continua sendo gratuito.

ActivePython vs Python vs Anaconda: Uma Comparação Tabular

Para fornecer uma comparação mais direta, vamos tabular as características dessas três distribuições:

Qual Devo Escolher?

A escolha da distribuição Python depende principalmente da natureza do seu projeto.

• Python do Python.org é ideal para iniciantes e programação de propósito geral. Ele fornece uma configuração limpa e mínima, permitindo que os desenvolvedores escolham manualmente os pacotes que desejam.

• ActivePython é uma escolha melhor para aplicações comerciais, especialmente quando você precisa de um início rápido. Com suas distribuições pré-construídas, ele pode economizar tempo e esforço na configuração de ambientes de desenvolvimento complexos.

• Anaconda é perfeito para projetos de ciência de dados, oferecendo muitas bibliotecas pré-instaladas para análise de dados e aprendizado de máquina. Também é benéfico para acadêmicos e pesquisadores que trabalham no campo da ciência de dados.

Lembre-se, não há uma resposta definitiva sobre qual distribuição é melhor. A melhor para você depende de suas necessidades específicas, seu nível de expertise, o tipo de projeto em que está trabalhando e as ferramentas que você precisa. Portanto, é recomendável dedicar algum tempo para entender as especificidades de cada distribuição e combiná-las com suas necessidades antes de tomar uma decisão.

Perguntas Frequentes

1. Qual é a diferença entre ActivePython e Python?

ActivePython é uma versão do Python fornecida pela ActiveState, acompanhada de pacotes e bibliotecas adicionais. Ele oferece conveniência e configuração simplificada, tornando-o adequado para aplicações comerciais. Por outro lado, o Python do python.org fornece a linguagem principal do Python e depende da instalação de pacotes de terceiros.

2. O ActivePython é necessário se eu já tiver o Python instalado?

O ActivePython não é essencial se você já tiver o Python instalado. Ele é uma distribuição alternativa que fornece pacotes e bibliotecas adicionais. No entanto, se você precisa de uma configuração simplificada ou suporte para plataformas específicas, o ActivePython pode ser uma escolha valiosa.

3. Como o ActivePython se compara ao Anaconda?

O ActivePython e o Anaconda têm propósitos diferentes. O ActivePython tem foco em aplicações comerciais, fornecendo conveniência e suporte. O Anaconda, por outro lado, é adaptado para aplicações de ciência de dados, oferecendo um ecossistema abrangente com bibliotecas pré-instaladas. A escolha entre eles depende dos requisitos específicos do seu projeto e caso de uso.