Anaconda กับ Python: ความแตกต่างและการเปรียบเทียบ

Anaconda เป็นการเผยแพร่ภาษาการเขียนโปรแกรม Python ซึ่งประกอบด้วยชุดเครื่องมือและไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ครอบคลุม ทำให้สะดวกสำหรับผู้ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ในทางกลับกัน Python เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับใช้งานทั่วไป และ Anaconda ก็เป็นหนึ่งในวิธียอดนิยมในการจัดการสภาพแวดล้อม Python สำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ประเด็นที่สำคัญ

1. Anaconda เป็นการเผยแพร่ภาษาการเขียนโปรแกรม Python ซึ่งรวมถึงแพ็คเกจ ไลบรารี และเครื่องมือที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้การตั้งค่าและการจัดการสภาพแวดล้อม Python สำหรับแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้น
2. Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูงที่หลากหลาย โดยเน้นความสามารถในการอ่านโค้ด และช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดเชิงตรรกะที่ชัดเจนสำหรับโปรเจ็กต์ขนาดเล็กและขนาดใหญ่
3. ข้อแตกต่างหลักระหว่าง Anaconda และ Python ก็คือ Anaconda เป็นการแจกจ่าย Python ที่ออกแบบมาสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ ในขณะเดียวกัน Python ก็เป็นภาษาโปรแกรมทั่วไป

อนาคอนด้า vs ไพธอน

Anaconda เป็นการเผยแพร่ภาษา Python ที่ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python คือภาษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงระดับสูงที่มีจุดประสงค์ทั่วไป

---

 

ตารางเปรียบเทียบ

ลักษณะ	งู	หลาม
ชนิดภาพเขียน	การกระจาย	ภาษาโปรแกรม
โฟกัส	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล	การเขียนโปรแกรมเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป
การติดตั้ง	รวม Python และแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์มากมาย	ต้องมีการติดตั้ง Python แยกต่างหากและแพ็คเกจที่ต้องการ
การจัดการแพ็คเกจ	ผู้จัดการแพ็คเกจ Conda	ผู้จัดการแพ็คเกจ PIP
แพ็คเกจที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า	NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib ฯลฯ	ไม่มี
เส้นโค้งการเรียนรู้	ชันมากขึ้นเนื่องจากมีแพ็คเกจและการกำหนดค่าเพิ่มเติม	เรียนรู้ได้ง่ายขึ้นโดยเฉพาะสำหรับผู้เริ่มต้น
การสนับสนุนชุมชน	ชุมชนขนาดใหญ่และกระตือรือร้นสำหรับทั้งอนาคอนดาและแพ็คเกจส่วนตัว	ชุมชนที่กว้างขวางสำหรับ Python นั้นเอง
ราคา	ฟรีและโอเพ่นซอร์ส (เวอร์ชันส่วนบุคคลและองค์กร)	ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
เหมาะที่สุดสำหรับ	นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัย วิศวกร	โปรแกรมเมอร์มือใหม่ นักพัฒนาเว็บ การเขียนสคริปต์ทั่วไป

---

 

อนาคอนด้าคืออะไร?

Anaconda เป็นการเผยแพร่ภาษาโปรแกรม Python และ R แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำให้การจัดการแพ็คเกจและการปรับใช้ง่ายขึ้น มีชื่อเสียงเป็นพิเศษในชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับคอลเลกชันไลบรารีและเครื่องมือที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าอย่างครอบคลุม Anaconda อำนวยความสะดวกในการพัฒนา การจัดจำหน่าย และการจัดการเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำให้กลายเป็นทรัพยากรอันล้ำค่าสำหรับมืออาชีพและผู้ที่สนใจ

ส่วนประกอบสำคัญ

1. การจัดการแพ็คเกจ:

Anaconda ใช้ระบบจัดการแพ็คเกจที่เรียกว่า Conda Conda อนุญาตให้ผู้ใช้ติดตั้ง อัปเดต และจัดการแพ็คเกจซอฟต์แวร์ได้อย่างง่ายดาย รับประกันความเข้ากันได้และหลีกเลี่ยงข้อขัดแย้งในการพึ่งพา นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในวิทยาการข้อมูลที่ห้องสมุดต่างๆ จะต้องอยู่ร่วมกันอย่างกลมกลืน

2. การจัดจำหน่ายห้องสมุด:

Anaconda มีแพ็คเกจวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากกว่า 1,500 แพ็คเกจ รวมถึงแพ็คเกจยอดนิยมอย่าง NumPy, Pandas, SciPy, Jupyter และ scikit-learn ซึ่งช่วยลดความจำเป็นที่ผู้ใช้จะต้องติดตั้งและกำหนดค่าไลบรารีเหล่านี้ทีละรายการ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและความพยายามในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง

3. การจัดการสิ่งแวดล้อม:

อนาคอนดาทำให้เกิดสภาพแวดล้อมที่แยกได้ สภาพแวดล้อมเหล่านี้อนุญาตให้ผู้ใช้สามารถแยกโปรเจ็กต์และการขึ้นต่อกัน ทำให้มั่นใจได้ว่าการเปลี่ยนแปลงในโปรเจ็กต์หนึ่งจะไม่ส่งผลกระทบต่อโปรเจ็กต์อื่น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อโปรเจ็กต์ที่ต่างกันต้องการไลบรารีเดียวกันเวอร์ชันที่แตกต่างกัน

ใช้กรณี

Anaconda ค้นหาแอปพลิเคชันในโดเมนต่างๆ รวมถึง:

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง: Anaconda ทำให้การปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนง่ายขึ้น และปรับปรุงการพัฒนาโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การวิจัยและวิชาการ: นักวิจัยและนักวิชาการได้รับประโยชน์จากความง่ายในการใช้งานของ Anaconda และห้องสมุดวิทยาศาสตร์ที่มีอยู่มากมาย
• โซลูชันระดับองค์กร: Anaconda Enterprise มอบคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น สภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันและการรักษาความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง ทำให้เหมาะสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ภายในองค์กร

อนาคอนดาเนวิเกเตอร์

Anaconda Navigator เป็นส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกที่มาพร้อมกับการกระจาย Anaconda โดยมอบวิธีที่ใช้งานง่ายในการจัดการสภาพแวดล้อม ติดตั้งแพ็คเกจ และเปิดใช้งานแอปพลิเคชัน เช่น Jupyter Notebooks หรือ Spyder

 

Python คืออะไร?

หลาม เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับสูง ตีความได้ และมีวัตถุประสงค์ทั่วไป เป็นที่รู้จักในด้านความเรียบง่าย อ่านง่าย และมีความสามารถรอบด้าน Guido van Rossum ก่อตั้ง Python ในช่วงปลายทศวรรษ 1980 และ Python Software Foundation ดูแลการพัฒนาและบำรุงรักษา Python ได้รับความนิยมอย่างมากในหลากหลายโดเมน รวมถึงการพัฒนาเว็บไซต์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง ระบบอัตโนมัติ และอื่นๆ

ไวยากรณ์และความสามารถในการอ่าน

หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของ Python คือไวยากรณ์ที่สะอาดตาและอ่านง่าย ซึ่งเน้นความสามารถในการอ่านโค้ดและลดต้นทุนในการบำรุงรักษาโปรแกรม การใช้ช่องว่างหรือการเยื้องแทนวงเล็บปีกกาหรือคำหลัก มีส่วนทำให้ภาษามีความชัดเจน ความสามารถในการอ่านง่ายนี้ทำให้ Python เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น ซึ่งมีส่วนช่วยในการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย

การเขียนโปรแกรมหลายกระบวนทัศน์

Python รองรับกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมหลายรูปแบบ รวมถึงการเขียนโปรแกรมเชิงขั้นตอน เชิงวัตถุ และเชิงฟังก์ชัน ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของโครงการได้ คุณลักษณะเชิงวัตถุ เช่น คลาสและการสืบทอด ช่วยให้สามารถสร้างโค้ดแบบโมดูลาร์และนำมาใช้ซ้ำได้ ในขณะที่คุณลักษณะการเขียนโปรแกรมเชิงฟังก์ชัน เช่น ฟังก์ชัน lambda ให้วิธีที่กระชับในการแสดงอัลกอริทึม

ห้องสมุดมาตรฐานที่กว้างขวาง

ไลบรารีมาตรฐานที่กว้างขวางของ Python ถือเป็นทรัพย์สินอันทรงพลังสำหรับนักพัฒนา ประกอบด้วยโมดูลและแพ็คเกจที่ครอบคลุมฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การทำงานกับฐานข้อมูลและระบบเครือข่ายไปจนถึงการจัดการรูปแบบข้อมูลและการนำเฟรมเวิร์กเว็บไปใช้ ไลบรารีมาตรฐานที่ครอบคลุมนี้ช่วยลดความจำเป็นสำหรับนักพัฒนาในการเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา

ชุมชนและระบบนิเวศ

Python มีชุมชนที่มีชีวิตชีวาและให้การสนับสนุน Python Package Index (PyPI) โฮสต์คอลเลกชันมากมายของไลบรารีและแพ็คเกจของบุคคลที่สามที่ขยายขีดความสามารถของ Python ระบบนิเวศนี้ช่วยให้นักพัฒนาใช้ประโยชน์จากโซลูชันที่มีอยู่และช่วยเหลือชุมชนด้วยการแบ่งปันรหัสของตนเอง ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและนวัตกรรม

การใช้งาน

ความเก่งกาจของ Python ปรากฏชัดจากการใช้งานในหลากหลายสาขา ในการพัฒนาเว็บ เฟรมเวิร์กอย่าง Django และ Flask ช่วยลดความยุ่งยากในการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้ ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ไลบรารี เช่น NumPy, Pandas และ TensorFlow มอบเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลอง ความสามารถอัตโนมัติของ Python ทำให้เป็นภาษาที่ใช้งานได้ง่ายสำหรับงานเขียนสคริปต์และการดูแลระบบ

---

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Anaconda และ Python

1. หลาม:
   • ความหมาย: Python เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูงสำหรับใช้งานทั่วไปซึ่งขึ้นชื่อเรื่องความเรียบง่ายและอ่านง่าย
   • การติดตั้ง: คุณสามารถดาวน์โหลด Python ได้จากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ (https://www.python.org/).
   • แพคเกจ: Python มาพร้อมกับไลบรารีมาตรฐาน และสามารถติดตั้งแพ็คเกจเพิ่มเติมได้โดยใช้เครื่องมือเช่น pip (ตัวติดตั้งแพ็คเกจ Python)
2. อนาคอนด้า:
   • ความหมาย: Anaconda เป็นการเผยแพร่ Python ซึ่งรวมถึง Python และวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ การเรียนรู้ของเครื่อง และไลบรารีการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์
   • การติดตั้ง: Anaconda ได้รับการติดตั้งเป็นแพ็คเกจที่สมบูรณ์ และประกอบด้วย Python พร้อมด้วยไลบรารียอดนิยม เช่น NumPy, SciPy, pandas, Jupyter เป็นต้น
   • การจัดการแพ็คเกจ: Anaconda มีตัวจัดการแพ็คเกจที่เรียกว่า conda ซึ่งสามารถติดตั้ง อัปเดต และจัดการแพ็คเกจ การขึ้นต่อกัน และสภาพแวดล้อมได้
   • สภาพแวดล้อม: Anaconda ช่วยให้สามารถสร้างสภาพแวดล้อมแบบแยกได้ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการจัดการการพึ่งพาและเวอร์ชันของโปรเจ็กต์ต่างๆ
3. การจัดการแพ็คเกจ:
   • หลาม: ใช้ pip เป็นตัวจัดการแพ็คเกจเริ่มต้น คุณสามารถติดตั้งแพ็คเกจโดยใช้ pip install package_name.
   • อนาคอนด้า: ใช้ conda เป็นตัวจัดการแพ็คเกจ คุณสามารถติดตั้งแพ็คเกจโดยใช้ conda install package_name.
4. แพ็คเกจเริ่มต้น:
   • หลาม: มาพร้อมกับชุดไลบรารีมาตรฐานพื้นฐาน และต้องติดตั้งไลบรารีเพิ่มเติมด้วยตนเอง
   • อนาคอนด้า: รวมชุดไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าอย่างครอบคลุม ทำให้สะดวกสำหรับผู้ใช้ในโดเมนเหล่านี้
5. การจัดการสิ่งแวดล้อม:
   • หลาม: ใช้สภาพแวดล้อมเสมือนซึ่งสามารถสร้างได้โดยใช้ virtualenv or venv.
   • อนาคอนด้า: ใช้สภาพแวดล้อม conda ซึ่งสามารถสร้างได้โดยใช้ conda create --name env_name.
6. ใช้กรณี:
   • หลาม: ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเขียนโปรแกรมทั่วไป การพัฒนาเว็บ ระบบอัตโนมัติ และอื่นๆ
   • อนาคอนด้า: ได้รับความนิยมเป็นพิเศษในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ เนื่องจากมีไลบรารีและเครื่องมือที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า

อ้างอิง

1. https://www.freecodecamp.org/news/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-16-04-64-bit-6f1c4675ce44/
2. https://www.pythonforbeginners.com/learn-python/what-is-python/

อัพเดตล่าสุด : 16 ธันวาคม 2023