Anaconda vs. EPD Enthought vs. Installation manuelle de Python

Question

Quels sont les avantages / inconvénients des différentes Python faisceaux (EPD / Anaconda) par rapport à une installation manuelle?

J'ai installé EPD académique, et je n'ai pas de problèmes avec elle. Il fournit plus de paquets que je pense que je vais jamais besoin, et il est très facile de mettre à jour à l'aide de enpkg enstaller. L'EPD licence académique exige de renouvellement annuel, cependant, et la version gratuite ne permet pas de faire des mises à jour facilement.

Pour le moment je n'ai vraiment utiliser une poignée de paquets comme les Pandas, NumPy, SciPy, matplotlib, IPython, Statsmodels et leurs dépendances.

Pour une telle utilisation limitée, suis-je mieux avec manuel d'installation et d' pip install --upgrade 'package' ou de faire les faisceaux offrir quelque chose de plus et au-dessus de cela?

Mise à JOUR - 4 juillet 2013

Je vais maintenant utiliser Enthought Verrière 1.0.3 au travail sur Windows XP, car il permet la configuration d'un proxy réseau dans les préférences.

Mise à JOUR - 22 juillet 2013

Anaconda a académiques disponible en option qui permet la libre installation d'accélérer et IOPro. Toujours pas de proxy d'accès.

Mise à JOUR - 31 juillet 2013

Après l'utilisation de toutes les méthodes de mon point de vue est que le Continuum de l'Anaconda est le mieux pour mes fins sur Windows 8 64 bits. Conda est excellent et de colis de l'installation/mises à jour sont si faciles. En aparté, se PyMC de travail serait bien, mais je n'ai toujours pas atteint.

Mise à JOUR - 16 décembre 2013

ANACONDA à l'œuvre derrière le pare-feu!!!

Pour passer d'un serveur proxy rendre un fichier appelé .condarc dans votre répertoire et modifier les paramètres suivants de votre propre proxy exigences.

# Proxy settings
#  http://[username]:[password]@[server]:[port]
proxy_servers:
    http: http://user:pass@proxy.com:8080
    https: https://user:pass@proxy.com:8080

Answer 1

Sur Windows, ce qui est compliqué, c'est de compiler les paquets de math, donc je pense qu'une installation manuelle est une option viable seulement si vous êtes intéressé en Python, sans que les autres packages.

Donc mieux choisir EPD (maintenant Couvert) ou de l'Anaconda.

L'Anaconda est un petit paquet; il comprend quelque chose comme 20 paquets. Ils sont les plus importants pour la plupart des applications scientifiques et l'analyse des données, qui est, NumPy, SciPy, Pandas, IPython, matplotlib, Scikit-learn. Donc, si c'est assez pour vous, je choisirais de l'Anaconda.

Au lieu de cela, si vous êtes intéressé par d'autres paquets, et encore plus si vous utilisez l'un des Enthought paquets (Chaco , par exemple, est très utile pour la visualisation des données en temps réel), puis EPD/Canopy est probablement un meilleur choix. La version Académique a un plus grand nombre de paquets dans l'installation de base, et beaucoup plus dans le référentiel.

Anaconda 1.5.0 comprend plus de paquets que les versions précédentes, et comprend également le Chaco.

Answer 2

J'ai essayé plusieurs distributions Windows dans la dernière année, en essayant de trouver un sutable pour mon environnement de travail (derrière un proxy, mais sans accès à la configuration du proxy).

Voici mon retour d'expérience:

EPD/Canopy: Nous avons eu une licence de l'EPD, mais il était vieux et il nous a été impossible de mettre à jour en raison de l'étrange situation proxy. Pour ajouter un peu de paquets (comme la version récente de xlrd/xlwt), j'ai compilé à partir des sources. Pour mettre à jour SciPy et NumPy, j'ai utilisé le programme d'installation à partir précompilés http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/, mais il serait parfois vis de compatibilité. J'ai adoré avoir un entièrement configuré Py2exe et Cython, et il a simplement travaillé hors de la boîte.

Après un certain temps, j'ai essayé d'installer la version gratuite de la Canopée, mais il manque de Cython et py2exe et certaines avancées spécifiques emballé j'ai besoin, donc je n'ai jamais vraiment utilisé. Certains de mes collègues a acheté la totalité de la Canopée de la licence, mais nous ne sommes pas encore sûr de savoir comment ils vont mettre à jour...

Python(x,y): Ne pas vouloir lutter avec les licences, j'ai installé Python(x,y) à la maison. Le seul inconvénient que j'ai remarqué est que, actuellement, la norme d'installation vous demande de sélectionner les paquets que vous voulez. C'est à la fois un bon et un mauvais point, car je ne peux pas être sûr que mes clients ont exactement la même configuration que je fais quand j'ai installer. (Le Enthought suite d'outils peut être installé en Python(x,y).) Je ne l'ai pas utilisé autant que EPD, donc il y a peut être d'autres questions/les bons points que je n'ai pas encore remarqué.

Manuel: Afin d'éviter les problèmes de compatibilité entre versions avec nos vieux EPD version, j'ai utilisé le manuel d'installation de Python et de l'ajout de packages à partir de l'écran grand format site lié ci-dessus. Il fonctionne très bien, mais je voudrais quand même suggérer un Auvent à un nouvel utilisateur qui nécessite des paquets (comme GDAL ou PyFITS).

Résumé: Si vous allez pour la Verrière, obtenir la licence complète (Académique ou acheté). Sinon, aller avec Python(x,y), il finira par être le même.

Sur Ubuntu: Pas besoin d'une distribution. Tout est relativement récente (+/- 6 mois est tolérable) et pré-compilés. Vous avez juste besoin d'exécuter sudo apt-get install python python-scipy et il est là! La plupart des options avancées sont là aussi.