Perché la gente usa Anaconda con Python?

Perché Anaconda? Allora devi chiederti - quali sono le alternative?

Come mostrato nei metodi di installazione disponibili per Tensorflow:

Installazione di TensorFlow su Ubuntu | TensorFlow

Le alternative sono Virtualenv, e docker e forse "pip".

Per iniziare, Anaconda ha lavorato mano nella mano con pip, e easy_install - tutte queste applicazioni forniscono un ambiente localizzato per installare applicazioni python nella directory dove si trova "pip".

In passato, l'installazione di qualsiasi cosa richiedeva sempre root - ma ora stiamo cercando di farne a meno.

Se si usa solo "pip", che installa nella propria directory /.local:

ma a volte questo non è possibile: perché diverse applicazioni richiedono diverse versioni di python, o diverse versioni di librerie - anche se il python è lo stesso alla 2.7.

Quindi pip non può risolvere questo problema: Anaconda entra in scena.

Utilizzando il comando "conda create" (+ source activate + source deactivate), è possibile creare diversi ambienti sotto la directory /anaconda3/envs (assumendo che abbiamo installato la versione 3.6 di Python di Anaconda) - e mettere tutte le diverse versioni di pip + python e librerie sotto diverse directory.

Così, per esempio, potete installare Tensorflow 1.0, 1.1, 2.0 ecc. sotto diverse directory sotto /anaconda3/envs.

A seconda dell'ambiente che selezionate con il comando "source activate", avrete diverse configurazioni di directory nella vostra :

Sopra è perché viene rilasciato "source activate tensorflow36". E così successivamente tutte le installazioni "pip install" andranno in questa prima directory.

Una parte confusa è solo essere consapevoli che "l'installazione di default di Anaconda", dove non avete emesso alcun "conda create" per creare un ambiente aggiuntivo - è un ambiente indipendente da solo - e così tutti i comandi "pip install" andranno nella directory /anaconda3/bin. (Quindi se avete seguito questo:

Installazione di TensorFlow su Ubuntu | TensorFlow

Ma non avete seguito l'istruzione "conda create", allora "pip install tensorflow" andrà nella vostra directory /anaconda3/bin).

Una volta superata la confusione, Anaconda è semplicemente fantastico - a mio parere meglio di virtualenv. La maggior parte dell'installazione viene fatta senza root.

Ho bisogno di questi diversi ambienti per molte ragioni: python2.7 e python3 sono semplicemente incompatibili, e molti esempi su internet funzionano solo per le vecchie versioni delle librerie python (Tensorflow in particolare).

Buoni riferimenti:

Crea ambienti virtuali per python con conda

Conda sostituisce la necessità di virtualenv?

Alternative a virtualenvs? - r/Python