Anaconda 与 miniconda

Question

在Anaconda repository中，有两种类型的安装程序：

“Anaconda 安装程序”和“Miniconda 安装程序”。

它们有什么区别？

此外，对于安装程序文件，Anaconda2-4.4.0.1-Linux-ppc64le.sh，2-4.4.0.1 代表什么？

Answer 1

不同之处在于 miniconda 只是发布了存储库管理系统。所以当你安装它时，只有管理系统没有包。而对于 Anaconda，它就像一个带有一些内置包的发行版。

与任何 Linux 发行版一样，有些发行版捆绑了所含软件包的大量更新。这就是版本编号不同的原因。如果您只决定升级 Anaconda，那么您就是在更新整个系统。

Answer 2

Anaconda2 中的 2 意味着 Python 的主要版本将是 2.x 而不是安装在 Anaconda3 中的 3.x .当前版本有 Python 2.7.13.

4.4.0.1是Anaconda的版本号。当前公布的版本是 4.4.0，我假设 .1 是次要版本或用于其他类似用途。我使用的 Windows 版本，只需在文件名中写上 4.4.0。

其他人已经解释了 Anaconda 和 Miniconda 之间的区别，所以我将跳过它。

Answer 3

Miniconda 为您提供 Python 解释器本身，以及一个名为 conda 的命令行工具，它作为面向 Python 包的跨平台包管理器运行，在本质上类似于 apt或 Linux 用户可能熟悉的 yum 工具。

Anaconda 包括 Python 和 conda，另外还捆绑了一套面向科学计算的其他预安装软件包。由于此包的大小，预计安装会占用数 GB 的磁盘 space。

来源：Jake VanderPlas Python Data Science Handbook

Answer 4

根据 original docs:

如果您满足以下条件，请选择 Anaconda：

conda 新手或Python
喜欢 Python 的便利性以及一次自动安装超过 1500 个科学软件包
有时间和磁盘space（几分钟3GB），and/or
不想单独安装每个要使用的包。

如果您满足以下条件，请选择 Miniconda：

不要介意安装您要使用的每个包个别地。
没有时间或磁盘 space 安装超过 1500 一次打包，and/or
只想快速访问 Python 和 conda 命令，并希望稍后整理其他程序。

我自己用的是Miniconda。蟒蛇肿了。许多软件包从未使用过，但仍可在需要时轻松安装。

注意 Conda 是包管理器（例如 conda list 显示环境中所有已安装的包），而 Anaconda 和 Miniconda 是发行版。软件分发是预构建和预配置的包的集合，可以在系统上安装和使用。包管理器是一种自动执行安装、更新和删除包过程的工具。

Anaconda is a full distribution of the central software in the PyData ecosystem, and includes Python itself along with the binaries for several hundred third-party open-source projects. Miniconda is essentially an installer for an empty conda environment, containing only Conda, its dependencies, and Python. Source.

安装 Conda 后，您可以从头开始安装所需的任何软件包以及 Python 的任何所需版本。

2-4.4.0.1 是您的 Anaconda 安装包的版本号。奇怪的是，它没有列在他们的 Old Package Lists.

2016 年 4 月，Anaconda 版本从 2.5 跃升至 4.0，以避免与 Python 版本 2 和 3 混淆。版本 4.0 包含 Anaconda Navigator。

可以找到后续版本的发行说明here。

Answer 5

Anaconda 和 miniconda 都使用 conda 包管理器。然而，Anaconda 和 miniconda 之间的主要区别在于

The Anaconda distribution comes pre-loaded with all the packages while the miniconda distribution is just the management system without any pre-loaded packages. If one uses miniconda, one has to download individual packages and libraries separately.

我个人使用 Anaconda 发行版，因为我真的不必太担心单个软件包的安装。

miniconda 的一个缺点是安装每个单独的包可能需要很长时间时间。与安装和使用 Anaconda 相比，花费的时间要少得多。

但是，anaconda (QtConsole, Glueviz,Orange3) 中有一些我从未用过的包。我什至不知道他们的目的。所以 anaconda 的一个缺点是它占用的空间比需要的 多 space

Answer 6

Anaconda 是一个非常大的安装 ~ 2 GB，对于那些不熟悉使用其他包管理器安装模块或包的用户来说最有用。

Anaconda 似乎在宣传自己是 Jupyter 的官方包管理器。不是。 Anaconda 在安装时捆绑了 Jupyter、R、python 和许多软件包。

Anaconda 不是安装 Jupyter Lab 或 R 内核所必需的。在其他地方有很多关于安装 Jupyter Lab 或 Notebooks 的信息。在其他地方也有很多关于安装 R studio 的信息。下面展示如何直接从R Studio安装R内核：

要在没有 Anaconda 的情况下安装 R 内核，请启动 R Studio。在 R 终端 window 输入这三个命令：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()

完成。下次打开Jupyter，R内核就可用了。

Answer 7

简介

conda 既是命令行工具，又是 python 包。

Miniconda 安装程序 = Python + conda

Anaconda 安装程序 = Python + conda + 元包 anaconda

meta Python pkg anaconda = 大约 160 Python 数据科学日常使用的 pkg

Anaconda 安装程序 = Miniconda 安装程序 + conda install anaconda

详情

conda 是 python 管理员和环境管理员，这使得
成为可能
- 使用 conda install flake8
- 使用 Python 和 conda create -n myenv python=3.6
Miniconda 安装程序 = Python + conda

conda，包管理器和环境管理器，是一个 Python 包。所以 Python 捆绑在 Miniconda 安装程序中。因为 conda 分发 Python 解释器有自己的 libraries/dependencies 但不是你操作系统上现有的解释器，其他最小依赖项如 openssl、ncurses、sqlite 等也安装了。

基本上，Miniconda 只是 conda 及其最小依赖项。而安装conda的环境就是“base”环境，也就是之前所说的“root”环境
Anaconda 安装程序 = Python + conda + 元数据包 anaconda

meta Python 包 anaconda = 大约 160 Python 数据科学日常使用的包

Meta packages, are packages that do NOT contain actual softwares and simply depend on other packages to be installed.

从 Anaconda Cloud 下载 anaconda 元数据包并从中提取内容。 info/recipe/meta.yaml.

中列出了实际要安装的 160 多个软件包

package:
    name: anaconda
    version: '2019.07'
build:
    ignore_run_exports:
        - '*'
    number: '0'
    pin_depends: strict
    string: py36_0
requirements:
    build:
        - python 3.6.8 haf84260_0
    is_meta_pkg:
        - true
    run:
        - alabaster 0.7.12 py36_0
        - anaconda-client 1.7.2 py36_0
        - anaconda-project 0.8.3 py_0
        # ...
        - beautifulsoup4 4.7.1 py36_1
        # ...
        - curl 7.65.2 ha441bb4_0
        # ...
        - hdf5 1.10.4 hfa1e0ec_0
        # ...
        - ipykernel 5.1.1 py36h39e3cac_0
        - ipython 7.6.1 py36h39e3cac_0
        - ipython_genutils 0.2.0 py36h241746c_0
        - ipywidgets 7.5.0 py_0
        # ...
        - jupyter 1.0.0 py36_7
        - jupyter_client 5.3.1 py_0
        - jupyter_console 6.0.0 py36_0
        - jupyter_core 4.5.0 py_0
        - jupyterlab 1.0.2 py36hf63ae98_0
        - jupyterlab_server 1.0.0 py_0
        # ...
        - matplotlib 3.1.0 py36h54f8f79_0
        # ...
        - mkl 2019.4 233
        - mkl-service 2.0.2 py36h1de35cc_0
        - mkl_fft 1.0.12 py36h5e564d8_0
        - mkl_random 1.0.2 py36h27c97d8_0
        # ...
        - nltk 3.4.4 py36_0
        # ...
        - numpy 1.16.4 py36hacdab7b_0
        - numpy-base 1.16.4 py36h6575580_0
        - numpydoc 0.9.1 py_0
        # ...
        - pandas 0.24.2 py36h0a44026_0
        - pandoc 2.2.3.2 0
        # ...
        - pillow 6.1.0 py36hb68e598_0
        # ...
        - pyqt 5.9.2 py36h655552a_2
        # ...
        - qt 5.9.7 h468cd18_1
        - qtawesome 0.5.7 py36_1
        - qtconsole 4.5.1 py_0
        - qtpy 1.8.0 py_0
        # ...
        - requests 2.22.0 py36_0
        # ...
        - sphinx 2.1.2 py_0
        - sphinxcontrib 1.0 py36_1
        - sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0
        - sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0
        - sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0
        - sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0
        - sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0
        - sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0
        - sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0
        - spyder 3.3.6 py36_0
        - spyder-kernels 0.5.1 py36_0
        # ...

meta pkg anaconda 中的预装包主要用于网络抓取和数据科学。比如requests、beautifulsoup、numpy、nltk等

如果您安装了 Miniconda，conda install anaconda 将使其与 Anaconda 安装相同，只是安装文件夹名称不同。

Miniconda2 v.s。迷你康达。 Anaconda2 v.s。蟒蛇.

2 表示“基本”环境中 conda 的捆绑 Python 解释器是 Python 2，但不是 Python 3。

Anaconda 与 miniconda

Anaconda vs. miniconda

python

anaconda

miniconda

简介

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