大家喜欢使用 anaconda 吗？

[windcode]

比较好奇大家喜欢用 anaconda 吗？ anaconda 的存在是否有些多此一举呢？

背景：Anaconda 指的是一个开源的 Python 发行版本，其包含了 conda、Python 等 180 多个科学包及其依赖项

个人认为 anaconda 的功能：

• 预装很多科学计算库
• 管理 python 库
• 虚拟环境

但是以上功能原生 python 完全可以自己解决：

• pip （需要什么装什么）
• pip
• virtualenv

那么 anaconda 似乎仅仅是集成了一些功能，让入门变得方便了一些，真的有必要为了一点入门的方便就再套个 conda 去管理 python 吗？

[superzou]

可以集中精力做科学计算 而不是配置环境什么的。别人可能不是程序员，不需要浪费时间配置什么虚拟环境管理，依赖什么的。

[lovestudykid]

现在也感觉太臃肿了，包不是特别全。加了 conda-forge 的 channel 导致非常奇异的问题，理论上不能直接 update 大版本的，但我从 python 3.6 升级到了 python 3.7，然而部分软件包还是 3.6 的，没法用。

[ZRS]

更喜欢 pip

[hscui]

作为一个新人，用 Anaconda 感觉非常好；特别是 Spyder 和 Notebook 开箱即用，不用浪费时间在环境配置上，先关注语言本身就好。

当然，Python 入门以后就可以换用其它东西来折腾了。

[twl007]

做科学计算就知道好了……有些特殊的科学计算的包要到特定渠道去下才行 要是自己编译真的是要命了

[silkriver]

Anaconda 不过就多占些硬盘空间而已，硬盘根本不能算是资源

[huiyifyj]

太臃肿了。解压都满😐😶

[jiejiss]

Mac / Linux 用啥都行。
Windows 自己玩玩（低端玩家）只用 pip 就够了。最多到 python2 -m pip 和 python3 -m pip 这份上。
Windows 搞科学计算和机器学习，不用 Anaconda，死都不知道怎么死的
我就想到去年我想在 Windows 10 上搭个 style2paints ……编译依赖库，报错几十个，一个个看，读 setup.py 源码和 python 自带的调用 C++ Compiler 的脚本的源码，然后再一点点下断点调试……还有为了编译装了 VS 2017 和 VS 2015 ……我的妈呀……

[zst]

嫌臃肿可以用 miniconda。。。。但是 pip 是真的烦。。。总是莫名其妙报错。。。还不如 conda 省事....但是 conda 速度很慢不知道为啥

[qcts33]

科学计算用到的 Numpy Scipy sklearn pandas 都是有 C 乃至 Fortran 的依赖的，要自己编译就太麻烦了
另外 conda 的 Numpy 的线性代数运算都是链接到 MKL 的，速度可能比你自己编译的更快

[silkriver]

要设国内镜像源速度才会快的（ conda 国内源似乎只有中科大和清华两个）

[xpresslink]

这个看个人需求吧。
非开发人员做科学计算为主的时候用这个比较方便，还有一些非 CS 专业的小白刚上手用的时候比较容易。
如果是对 LINUX 和各种操作系统都玩得很 6 就没有必要装这么一个臃肿玩意儿了，自己随便搞了。

[l0o0]

在我看来，anaconda 的功能包括了 pip 和 virtualenv 的。pip 和 virtualenv 的服务于 python 包，anaconda 还有管理一些包信赖相关的库文件什么的，功能更方便一些。省得一些非 root 下安装各种奇怪的库文件，减少了许多不必要的安装问题。

[fhy1994]

从来不用
原生 venv + pip 完全够用了

[withablink]

建议用 miniconda

[wupher]

喜欢，开箱即用

[RockShake]

不喜欢那些配置，直接打开 Jupter Notebook 就能用，挺好的，另外一个 WinPython 感觉也不错

[magicalion]

更喜欢用 pip 和 virtualenvwrapper。

之前被 anaconda 安装要卸载弄过一次，很不方便。

[windcode]

@dacapoday 这一点确实有竞争力

[TingHaiJamiE]

弄一次 caffe，就体会到 anaconda 的好处...