# 20240121124937 anaconda
#python #anaconda

## anacondaとは


pythonだけではなく、科学計算に使う色々なライブラリがパッケージされたdistribution的なもの。
pipと違い、基本的にはバイナリでライブラリが配布されているため、こちら側にビルド環境などを整備する必要が無い点は優れている。

標準的なインストールのpythonと別で環境を構築する必要があり、混ぜると危険という問題がある。たとえば、windowsのインストーラーではpathを通すオプションがあるが、非推奨になっている。じゃあやらない方がいいのに。web上にはpathを通す記事がたくさんあるが、これを参考にしてしまうと、普通のpythonが動かなくなってしまう気がする。

 [PythonとAnaconda: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/docs/pypi_or_anaconda.html)
> データサイエンスをはじめとする科学技術計算のためのプラットフォームである、[Ananconda](https://www.anaconda.com/) を利用する方法です。AnacondaはPythonの実行環境として知られていますが、本来、データサイエンスのためのいろいろなツールやライブラリの実行環境で、**Pythonにかぎらず、さまざまなコマンドやプログラミング言語も提供しています**。

> Anacondaは、独自にAnaconda用のソフトウェア資産の公開サービスを運営しており、データサイエンス用のソフトウェアなどを中心に、多くのソフトウェアが利用できるようになっています。PyPIで公開されているソフトウェアも、全てではありませんが主要なソフトウェアはAnacondaにも登録されています。
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> Anacondaからソフトウェアを取得する時は、`conda` というツールを使います。
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> PyPIとAnacondaは、どちらもソフトウェアの公開サービスではありますが、管理方法が異なっているため、両方を同時に使うのは難しくなっています。PyPIを利用する公式版Pythonの実行環境では、Anacondaを利用できません。Anaconda環境ではPyPIを利用できますが、環境の二重管理になってトラブルの原因になる場合もあり、初心者にはあまりおすすめしたくありません。
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> では、はじめてPythonを利用するときには、公式版PythonとAnacondaのどちらを利用するべきでしょうか？
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> プログラミング経験がまったくない人や、いろんな業務の効率化やWebプログラミングなどの一般的なPythonプログラミングを基礎から学びたい、という場合は、公式版のPythonをおすすめします。プログラミング初心者用のWebサイトや書籍などでは、ほとんどの場合PyPIを使った解説となっていますので、こちらのほうが学びやすいでしょう。
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> 公式版Pythonのインストール方法は、[Python環境構築ガイド](https://www.python.jp/install/install.html) を御覧ください。
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> 汎用的なプログラミングを学ぶのではなく、データサイエンスや機械学習などの学習を目的として、ツールとしてPythonを使うなら、Anaconda をおすすめします。Anacondaであれば、Pythonだけではなく、データサイエンスで一般的に使われるツールやライブラリがインストール済みの状態で提供されるので、環境構築で迷わず、すぐに利用を開始できます。
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> Anacondaのインストール方法は、 <https://www.python.jp/install/anaconda.png>を御覧ください。
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### Anacondaの注意点[](https://www.python.jp/install/docs/pypi_or_anaconda.html#4whQPY)

> Webプログラミングなどの、科学技術計算以外の一般的なプログラミング分野では、あまりAnacondaは使われていません。このため、一般的なPython入門書やWeb上で見かけるPythonの解説記事などの多くは公式版のPythonを対象としており、PyPIと`pip`コマンドを使っています。
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> こういった記事を参照するときには、`pip` ではなく `conda` コマンドを利用するように読み替えて実行するようにしましょう。 **[Conda と Pip](https://www.python.jp/install/anaconda/pip_and_conda.html)** にもう少し詳しい解説がありますので、ご参照ください。
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> まずはプログラミングを経験してみたいけど、データサイエンスにも興味がある、というかたも、とりあえず公式版Pythonではじめてみてはどうでしょう？どちらを使い始めても、あとで乗り換えるのは簡単です。とりあえず公式版Pythonでプログラミングの基礎を勉強し、あとでデータサイエンスの勉強を始めたらAnacondaを使う、というのも良い方法だと思います。
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> 一方、Anacondaでは、仮想環境の作成とパッケージのインストールは両方とも `conda` コマンドで行います。両者を混同してしまうと問題が発生する場合がありますので、気をつけて使い分けるようにしてください。
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> venvとAnacondaの問題については、[Conda と venv](https://www.python.jp/install/anaconda/conda_and_venv.html) を参照してください。

## refs.
[PythonとAnaconda](https://www.python.jp/install/docs/pypi_or_anaconda.html)
[Conda コマンド: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/anaconda/conda.html)