Python中Anaconda和Miniconda的區(qū)別對(duì)比分析

更新時(shí)間：2025年09月16日 11:22:48 作者：彬彬俠

Anaconda?和?Miniconda?都是用于管理?Python?環(huán)境和包的發(fā)行版,但它們?cè)诖笮?、功能和適用場(chǎng)景上有所不同,下面給大家介紹Python中Anaconda和Miniconda的區(qū)別哪個(gè)好用,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧

Anaconda vs. Miniconda 的區(qū)別

Anaconda 和 Miniconda 都是 Python 的發(fā)行版，主要用于 數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算，兩者的核心區(qū)別在于 安裝包的大小和默認(rèn)預(yù)裝的軟件。

1. 主要區(qū)別

對(duì)比項(xiàng)	Anaconda	Miniconda
大小	大（≈ 600 MB+）	小（≈ 50 MB+）
自帶軟件	預(yù)裝 Conda、Python、Jupyter、NumPy、Pandas、Scikit-learn 等	僅包含 Conda 和 Python，不預(yù)裝科學(xué)計(jì)算庫(kù)
適用人群	適合初學(xué)者，開箱即用，默認(rèn)安裝數(shù)據(jù)科學(xué)工具	適合高級(jí)用戶，可以手動(dòng)安裝所需的軟件包
安裝速度	慢（因?yàn)榘罅繋?kù)）	快（僅安裝 Conda 和 Python）
靈活性	默認(rèn)安裝很多庫(kù)，占用較多空間	用戶自由選擇要安裝的庫(kù)，節(jié)省存儲(chǔ)
占用空間	大（3GB+）	?。?00MB+，取決于手動(dòng)安裝的庫(kù)）
推薦場(chǎng)景	入門數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)，不想手動(dòng)安裝庫(kù)	輕量級(jí) Python 運(yùn)行環(huán)境，適用于服務(wù)器、Docker

2. 適用場(chǎng)景

選擇 Anaconda 的情況

你想要開箱即用，默認(rèn)安裝了 Pandas、NumPy、Jupyter Notebook、Matplotlib、Scikit-learn 等常用工具。
不想手動(dòng)安裝庫(kù)，希望一鍵安裝所有數(shù)據(jù)科學(xué)工具。
本地開發(fā)環(huán)境，用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。

選擇 Miniconda 的情況

希望精簡(jiǎn)安裝，只安裝 Conda，不預(yù)裝額外的庫(kù)。
服務(wù)器環(huán)境，如 CentOS、Ubuntu，不需要 GUI 組件。
希望自定義環(huán)境，不想要 Anaconda 默認(rèn)安裝的 100 多個(gè)包。

3. Miniconda 安裝后如何手動(dòng)添加庫(kù)

如果使用 Miniconda，可以手動(dòng)安裝需要的庫(kù)，例如：

conda install numpy pandas matplotlib

安裝完整的 Anaconda 庫(kù)：

conda install anaconda

4. 服務(wù)器環(huán)境推薦

如果你在 服務(wù)器（如 CentOS、Ubuntu） 上安裝 Conda，建議使用 Miniconda，因?yàn)椋?/p>

安裝速度快
不會(huì)占用太多空間
可以按需安裝庫(kù)，避免不必要的軟件

5. 結(jié)論

適用場(chǎng)景	推薦版本
新手入門、數(shù)據(jù)科學(xué)	Anaconda
服務(wù)器、輕量級(jí) Python 運(yùn)行環(huán)境	Miniconda
需要完全自定義環(huán)境	Miniconda

如果 僅想使用 Conda 進(jìn)行 Python 環(huán)境管理，而不需要大量的預(yù)裝庫(kù)，Miniconda 是更好的選擇。

總結(jié)與建議

方面	推薦選擇
如果你是初學(xué)者，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)	Anaconda。它的開箱即用特性會(huì)讓你專注于學(xué)習(xí)而不是配置環(huán)境。
如果你是開發(fā)者，為項(xiàng)目創(chuàng)建特定環(huán)境	Miniconda。它是事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。從最小化安裝開始，通過 environment.yml 文件來定義和重現(xiàn)項(xiàng)目環(huán)境，這是最專業(yè)和高效的做法。
用于生產(chǎn)服務(wù)器部署、Docker 容器	毫無疑問選擇 Miniconda。構(gòu)建出的 Docker 鏡像更小，更安全，更符合云原生原則。
磁盤空間有限	Miniconda。

最佳實(shí)踐（無論選擇誰）：

不要在 base 基礎(chǔ)環(huán)境中安裝項(xiàng)目包。永遠(yuǎn)為每個(gè)項(xiàng)目創(chuàng)建獨(dú)立的虛擬環(huán)境。
使用 environment.yml 文件來記錄和共享你的環(huán)境配置，這是實(shí)現(xiàn)可重現(xiàn)性的關(guān)鍵。
對(duì)于 Conda 官方頻道沒有的包，優(yōu)先使用 conda-forge 頻道，其次再考慮 pip install。
定期使用 conda clean --all 清理緩存，釋放空間。

簡(jiǎn)而言之，Anaconda 是為了方便，Miniconda 是為了效率和控制。對(duì)于嚴(yán)肅的開發(fā)和運(yùn)維工作，從 Miniconda 開始是最好的選擇。

到此這篇關(guān)于Python中Anaconda和Miniconda的區(qū)別哪個(gè)好用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Anaconda和Miniconda區(qū)別內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

您可能感興趣的文章: