少し前まで、
Anacondaディストリビューションに
Visual Studio Codeが含まれることが発表
されました。これは間違いなく、オープンソースデータ分析ツールの開発における大きなステップです。
NumPyの著者であるTravis Oliphantによって設立された
Anacondaは 、データを扱う分野で不可欠なツールになりました。 Pythonは
REPLをサポートするインタープリター言語なので、コマンドラインからコードスニペットをテストし、より複雑なスクリプトを実行する前にデータソースを操作できます。
Anacondaは、Pythonを使用してデータを分析する開発者向けに設計されたアセンブリです。 GUI、多くの科学指向の作業環境、およびデータ処理プロセスを簡素化するツールが含まれています。 また、標準のPythonディストリビューションの違いが重要でない場合は、標準のPythonディストリビューションの一般的な代替として使用することもできます。
Anacondaを初めてインストールする場合、ユーザーはVisual Studio CodeのPython拡張機能を含むVisual Studio Codeをインストールする機会があります。 これにより、Anacondaユーザーは強力なIDEを使用してPythonパッケージを最大限に活用できます。
Anacondaユーザーは、Anaconda Navigatorメイン画面から簡単にVS Codeをインストールして実行できます。
Microsoftは、AnacondaをSQL Serverのデータ分析ツールとして使用しています。
データベースの中心にインタラクティブな分析ツールを実装することは、賢明で情報に基づいた動きです。 同時に、本稼働データベースにこのようなツールが必要ない場合は、インストールできず、SQL ServerとAnacondaの組み合わせを開発環境に残します。
Azureは、Azure Machine Learningの一部としてAnacondaにもアクセスできます。 実際、機械学習プラットフォームを最大限に活用するには、大規模に展開する前に統計モデルを作成およびテストできる必要があります。 Anacondaを使用してPythonおよびRで分析モデルを作成すると、Azure MLパイプラインに埋め込む前にVisual Studio Codeの単純なデータでそれらをテストできます。
アナコンダに含まれるもの
PythonインタープリターAnacondaには、デフォルトで最新バージョンのPythonインタープリターが含まれています。 これはCPythonの標準アセンブリではなく、Anaconda Inc.によって作成されたカスタムアセンブリです。 特に配布用。 チームメンバーによると、Anacondaには「より効率的なパフォーマンス最適化」があります。 ただし、Anaconda PythonインタープリターはCPythonと完全に互換性があります。
アナコンダナビゲーターAnacondaがPythonエクスペリエンスに追加する最も注目すべき点は、Anaconda Navigator GUIです。 これはIDEではなく、Pythonに統合されたほとんどのIDE自体がAnaconda Python環境を使用できるため、それらの1つになろうとはしていません。 代わりに、NavigatorはAnacondaの組織システムです。
Navigatorを使用して、R StudioやJupyterlabなどの高レベルアプリケーションを追加および実行し、仮想環境とパッケージを管理し、さまざまな管理機能を実行できます。
Navigatorは、グラフィカルインターフェイスの便利さを提供しますが、AnacondaまたはPythonのコマンドライン機能を置き換えるものではありません。 たとえば、グラフィカルインターフェイスを介してパッケージを管理できます。また、コマンドラインを使用してこれを行うこともできます。
対照的に、CPythonには正式なGUIはありません。 これは、迅速な1回限りのタスクに適したミニIDEであるIDLEが付属しています。 Microsoft Visual Studioには、Python PipパッケージマネージャーであるAnacondaのグラフィカルインターフェイスがあり、独自のCondaパッケージマネージャーを提供します。
コンダPythonには、サードパーティのPythonパッケージをインストールおよび管理するための
Pipパッケージマネージャーが付属しています。 Python開発者は長年にわたってPipの力を拡大してきましたが、まだ限られています。 システム全体ではなく、Python自体のパッケージのみを管理します。
Anaconda開発者はこの制限に苦労しましたが、最終的に独自のソリューションを開発することを決定しました。Condaは、Pythonパッケージだけでなく、Pythonエコシステム外の依存関係も処理するパッケージ管理ソリューションです。
たとえば、GCCやLLVMなど、コンパイラに依存する複数のCondaパッケージがある場合、Condaはこれらすべてのパッケージの外部依存関係を解決できます。 GCCの特定のバージョンの1つのインスタンスを、それを必要とするすべてのCondaパッケージにインストールできます。
したがって、CondaはPipと互換性がありません。 同じパッケージ形式も使用していません-Pip用に作成されたパッケージは、Conda用に再作成する必要があります。 しかし、Pythonエコシステムで使用されるほとんどすべてのパッケージは、Condaを介して利用できます。