Анаконда против ЭПД разработки enthought и ручной установки Python [закрыт]

Я пробовал различные дистрибутивы Windows в прошлом году, пытаясь найти один sutable для моей рабочей среды (за прокси, но без доступа к конфигурации прокси).

вот мой отзыв из опыта:

EPD / Canopy: У нас была лицензия EPD, но она была старой, и мы не смогли обновить ее из-за странной ситуации с прокси. Для того, чтобы добавить некоторые пакеты (например, последняя версия xlrd/xlwt), я скомпилировал из исходников. Чтобы обновить составляющей и включает в себя, я использовал предварительно скомпилированный установщик из http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/, но это иногда испортит совместимость. Мне очень понравилось иметь полностью настроенный Py2exe и на Cython, и это просто сработало из коробки.

через некоторое время я попытался установить бесплатную версию Canopy, но ей не хватает Cython и py2exe и некоторых конкретных продвинутых пакетов, которые мне нужны, поэтому я никогда действительно использовал его. Некоторые из моих коллег купили полную лицензию Canopy, но мы все еще не уверены, как они собираются обновить...

Python (x, y): Не желая бороться с лицензиями, я установил Python (x,y) дома. Единственный недостаток, который я заметил прямо сейчас, заключается в том, что стандартная установка требует, чтобы вы выбрали, какие пакеты вы хотите. Это как хороший, так и плохой момент, потому что я не могу быть уверен, что мои клиенты будут иметь точно такую же конфигурацию, как и я, когда я установить. (Набор инструментов Enthought может быть установлен в Python (x,y).) После использования Python (x,y) на некоторое время я просто заметил, что установил 32-битную версию. Хотя это не ясно на их веб-сайте, кажется, что у них нет 64-битной версии по состоянию на июль 2015 года. Я собираюсь удалить его и получить 64-битный дистрибутив.

Анаконда: Когда я впервые написал это, у анаконды, похоже, еще не было достаточно пакетов. Через пару лет, кажется, гораздо лучше, я собираюсь дать ему попробуй!

руководство: Чтобы избежать проблем совместимости версий с нашей старой версией EPD, я в конечном итоге использовал ручную установку Python и добавление дополнительных пакетов с веб-сайта LFD, связанного выше. Он отлично работает, но я бы все равно предложил Canopy новому пользователю, который требует расширенных пакетов (например,существует или PyFITS).

резюме: если вы идете на навес, получите полную лицензию (академическую или купленную). Еще, пойдите с Python (x,y), это будет то же самое.

На Ubuntu: Нет необходимости в распределении. Это все относительно недавно (+/- 6 месяцев терпимо) и предварительно скомпилировано. Вам просто нужно выполнить sudo apt-get install python python-scipy и это есть! Большинство продвинутых пакетов также есть.

другие ответы покрывают землю довольно хорошо, поэтому я просто хочу отметить один конкретный аспект, который еще никто не упомянул. Это, наверное, довольно ниша, но это мая потенциально сделать или сломать Анаконда или навес для некоторых людей в системах Linux:

Анаконда питон строит используйте режим UCS4 в Юникоде, в то время как разработки enthought навес используется UCS2.

на практике это означает, что если вы полагаетесь на любые расширения, которые вы не можете скомпилировать сами по какой-либо причине (например, предварительно скомпилированные проприетарные библиотеки), если они не будут построены для версии Python с тем же режимом, вы можете рано или поздно столкнуться с ошибками, которые выглядят примерно так undefined symbol: PyUnicodeUCS4_AsUTF8String.

по данным PEP 0513, UCS4, кажется, в настоящее время более популярны и рекомендуются. Кроме того, все проблемы совместимости UCS, похоже, влияют только на 2.версии x и

Я использовал анаконду в течение многих лет и любил его совсем немного. К сожалению, IPython Notebook (ныне Jupyter) недоступен без enterprise edition.

Я хочу использовать ноутбуки Jupyter в классе, поэтому я переключился на Canopy. Кажется, достаточно легко установить все пакеты, которые нам нужны. По общему признанию, мы не проверили их все.