Anaconda历史版本

Anaconda历史版本作为数据科学家和Python开发者必备的一款工具,Anaconda拥有着众多的用户和高度的关注度。而随着科技的不断发展,Anaconda也在不断更新迭代,不同版本间的差异会对用户带来不同的使用体验。接下来本文将从多个方面详细介绍Anaconda的历史版本,带大家回顾、了解Anaconda的发展历程,以及各版本的新特性。

作为数据科学家和Python开发者必备的一款工具,Anaconda拥有着众多的用户和高度的关注度。而随着科技的不断发展,Anaconda也在不断更新迭代,不同版本间的差异会对用户带来不同的使用体验。接下来本文将从多个方面详细介绍Anaconda的历史版本,带大家回顾、了解Anaconda的发展历程,以及各版本的新特性。

一、Anaconda背景简介

Anaconda最初由Continuum Analytics公司于2012年发布,是一种包含Python解释器、一组常用的开源库和工具、以及可通过Conda包管理器进行快速安装的其他库的发行版。Anaconda旨在为Python开发者和数据科学家提供一个便携、开源的发行版,其广泛的开源生态系统包含了众多的数据科学领域常用库。

随着数据科学和人工智能越来越受到关注,Anaconda的用户数量不断增加,其使用方式和安装流程也在不断升级改进。接下来我们将会对每个版本做一个逐一的详细介绍。

二、Anaconda历史版本介绍

1、Anaconda 1.x 版本

在Anaconda 1.x版本中,包管理器还没有很好地支持依赖项的处理。此期间Anaconda主要使用Conda以及Virtualenv进行虚拟环境的管理。Anaconda 1.x版本是通过使用软件包构建系统(build system)实现的,当运行Conda install命令时,安装程序会下载源代码并构建软件包。这个过程需要等待很长时间,并常常导致安装失败。

2、Anaconda 2.x 版本

在Anaconda 2.x版本中,Conda工具得到了大幅度升级,开始支持依赖项的处理,安装速度也相应提升。同时,Anaconda 2.x版本中的Python解释器与conda工具的性能得到了进一步改进,使用体验得到了显著提升。

3、Anaconda 3.x 版本

随着科技的推进和Python的快速发展,Continuum Analytics逐步推出了Anaconda 3.x版本。这个版本号是为了与Python3.x系列区分,同时这个版本也对Python3.x进行了完整的支持,并为用户提供了Python 3.4/3.5/3.6/3.7四个版本的解释器。不仅如此,还加入了众多新特性,例如:

• 支持Unicode等新的Python特性
• 支持GPU加速计算
• 支持使用Dask和CuPy等库

4、Anaconda 4.x 版本

Anaconda 4.x版本相对于上一个版本进行了一次巨大的更新。Anaconda 4.x版本中的Conda被重构,使其更加模块化、更加易于使用。它也为用户提供了Python 2.7/3.5/3.6/3.7%s四个版本的解释器,并放弃了Python 2.6的支持。

5、Anaconda 5.x 版本

在Anaconda 5.x版本中,对一些重要的包进行了更新。例如numpy、pandas和scikit-learn等。此外,它的环境管理器得到了进一步的改善,并添加了一些新的工具和便利功能。

6、Anaconda 2018.x 版本

2018年发布的Anaconda 2018.x版本引入了一些非常令人瞩目的特性,最引人关注的是Anaconda Distribution的全新安装程序。新的安装程序不仅支持自定义安装,还支持了Anaconda Navigator、VSCode等IDE集成的自动安装。同时还添加了对Python3.7的支持。

三、总结

作为一款不断发展和完善的数据科学工具,Anaconda历经多个版本的迭代,每一个版本都带来不同的改进和特色。从创立之初的简单起步,一直到现今的完备解决方案,Anaconda的快速和普及使它成为了数据科学与人工智能领域不可或缺的利器。我们相信,在未来,Anaconda会继续不断更新,为我们带来越来越便利的数据开发、科学计算和深度学习体验。

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