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Anaconda (Python发行版)

此条目介绍的是一种Python语言发行版。关于红帽家族Linux的安装管理软件，请见“Anaconda”。

Anaconda是一个开源[4]的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化软件包管理系统和部署。Anaconda透过Conda[5]进行软件包管理，并拥有许多适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。

Anaconda
开发者Anaconda, Inc. (previously Continuum Analytics)[1]
首次发布0.8.0 [2]/2012年7月17日，​12年前​（2012-07-17）
当前版本2024.02 (2024年2月26日；稳定版本)
编程语言Python
操作系统跨平台
类型编程语言、机器学习、数据科学
许可协议New BSD License[3]
网站www.anaconda.com

概览

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Anaconda拥有超过1400个软件包。其中包含Conda和虚拟环境管理，它们都被包含在Anaconda Navigator中，因此用户无需去了解独立安装每个库。用户可以使用已经包含在Anaconda中的命令conda install或者pip install从Anaconda仓库中安装开源软件包。pip提供了Conda的大部分功能，并且大多数情况下两个可以同时使用。也可以使用conda build命令构建自定义包，然后通过上传到Anaconda Cloud、PyPI或其他仓库来分享给其他人。

Anaconda现分为个人版、商用版、企业板、云版。其中可免费试用个人版的范围是：个人爱好者、学生、大学、非营利组织、雇员规模小于200人的商业机构；所有其他情况都被认为是商业性的，应该购买商业版（包括政府机构）。[6]

各版本Anaconda中包含的Python版本请参考网站说明 ，用户可以创建虚拟环境来使用任意版本的Python包[7]。

Anaconda Navigator

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Anaconda Navigator是包含在Anaconda中的图形用户界面，用户可以通过Anaconda Navigator启动应用，在不使用命令行的情况下管理软件包、创建虚拟环境和管理路径。Anaconda Navigator可以在Anaconda Cloud或本地Anaconda仓库中搜索、安装和升级软件包。Anaconda Navigator适用于Windows、macOS和Linux。

Anaconda Navigator包含如下应用[8]：

Conda

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Conda是一个开源[9]、跨平台[10]和语言无关[11]的软件包管理和系统管理系统[12][13][14]，通过Conda可安装、升级和升级软件包依赖。Conda为Python程序创造，但是它可以打包、分发任意语言编写的软件（例如R语言）和包含多语言的项目[11]。Conda包含在所有版本的Anaconda、Miniconda[15] 和Anaconda仓库中。[16]

Anaconda Cloud

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Anaconda Cloud是由Anaconda 提供的软件包管理服务，在Anaconda Cloud可以查找、访问、存储和分享共有或私有Jupyter Notebook、Conda与PyPI软件包。Anaconda Cloud托管着有用的Python软件包、Jupyter Notebook和大量应用所需的环境。你不需要登录或者注册Anaconda Cloud账号就可以搜索、下载和安装软件包。

相关事件

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2019年4月16日，中国清华大学开源软件镜像站宣布，因未经官方授权，停止Anaconda镜像服务[17]。同年6月15日，在与Anaconda, Inc.的沟通后获得授权，并于近期恢复相关服务[18]。

2019年4月25日，中国安徽省中国科学技术大学开源软件镜像站宣布，因未经官方授权，停止Anaconda镜像服务[19]。

参考来源

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  1. ^ What is Anaconda, Inc.?. docs.anaconda.com. [2019-03-28]. （原始内容存档于2019-03-27）. Anaconda is a software development and consulting company of passionate open source advocates based in Austin, Texas, USA. We are committed to the open source community. We created the Anaconda Python distribution and contribute to many other open source-based data analytics tools. 
  2. ^ Release notes — Anaconda 2.0 documentation. [2019-03-28]. （原始内容存档于2018-10-12）. 
  3. ^ Anaconda End User License Agreement. continuum.io. Continuum Analytics. [2016-05-30]. （原始内容存档于2016-06-24）. 
  4. ^ Open Source Community. Anaconda. [2019-02-27]. （原始内容存档于2019-02-28） （美国英语）. 
  5. ^ Conda – Conda documentation. [2016-02-25]. （原始内容存档于2016-03-01）. 
  6. ^ Anaconda Commercial Edition FAQ. [2021-03-24]. （原始内容存档于2021-04-01）. 
  7. ^ Managing Python with conda. conda.io. [2019-03-28]. （原始内容存档于2018-06-13）. 
  8. ^ What application can I access using navigator?. docs.anaconda.com. [2019-03-28]. （原始内容存档于2019-07-21）. 
  9. ^ Conda. pydata.org. [2015-04-09]. （原始内容存档于2016-11-20）. 
  10. ^ Building Conda Packages for Multiple Operating Systems. Pydannt. 2015-01-29 [2015-04-09]. （原始内容存档于2015-04-11）. 
  11. ^ 11.0 11.1 Doig, Christine. Conda for Data Science. 2015-05-21 [2015-06-16]. （原始内容存档于2015-06-16）. Conda works with Linux, OSX, and Windows, and is language agnostic, which allows us to use it with any programming language or even multi-language projects. 
  12. ^ Lorica, Ben. Python data tools just keep getting better. O'Reilly Radar. 2013-03-24 [2014-10-30]. （原始内容存档于2016-05-28）. 
  13. ^ Jackson, Joab. Python gets a big data boost from DARPA. networkworld. 2013-02-05 [2014-10-30]. （原始内容存档于2018-06-13）. 
  14. ^ Gorelick (Author), Micha; Ozsvald, Ian. High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans 1st. O'Reilly Media. September 2014: 370 [2019-03-28]. ISBN 1449361595. （原始内容存档于2019-03-28）. 
  15. ^ Miniconda. conda.io. [2019-03-28]. （原始内容存档于2018-09-10）. 
  16. ^ Anaconda repository. anaconda.org. [2019-03-28]. （原始内容存档于2019-08-10）. 
  17. ^ 清华大学宣布停止Anaconda镜像服务 - 清华大学,镜像 - IT之家. www.ithome.com. [2019-04-16]. （原始内容存档于2019-04-16）. 
  18. ^ 清华大学宣开源软件镜像站. mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn. [2019-06-15]. （原始内容存档于2019-06-27）. 
  19. ^ Anaconda 镜像停止服务. servers.ustclug.org. [2019-04-25]. （原始内容存档于2019-04-27）. 

参阅

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外部链接

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