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Comparação de Distribuições Python: Python vs ActivePython vs Anaconda

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:

CaracterísticasPythonActivePythonAnaconda
Distribuições Pré-construídasNúcleo do PythonMúltiplas Distribuições ActivePythonAnaconda/MiniConda
UsoPropósito geralPropósito geralFoco em Ciência de Dados
Gerenciador de PacotesPipState ToolConda
Repositório de PacotesPython Package Index (PyPI)Repositório da ActiveStateRepositório do Anaconda
PreçosGratuitoGratuito com opções pagas para empresasGratuito (Edição Individual do Anaconda), Pago (Edição em Equipe do Anaconda, Edição da Empresa)

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.