Кадаванне на Python ніколі не старэе. Неба - гэта мяжа пры праграмаванні на гэтай мове. Вы можаце займацца вэб-распрацоўкай, навукай аб даных або навуковымі вылічэннямі... Тым не менш, сярод распрацоўшчыкаў Python ёсць дыскусія.
Які з іх лепш; Анаконда або Пічарм?
Ну, па-першае, гэта не адно і тое ж. Pycharm - гэта IDE, а Anaconda - гэта дыстрыбутыў моў праграмавання Python і R. Аднак у іх ёсць адна агульная рыса; Абодва яны з'яўляюцца выдатнымі інструментамі для кадавання на Python.
Каб дапамагчы вам выбраць, які з іх выбраць для вашага будучага праекта, мы параўнаем іх функцыі, варыянты выкарыстання і перавагі.
Давайце акунемся ў гэта!
PyCharm
PyCharm - гэта складанае інтэграванае асяроддзе распрацоўкі Python (IDE). Ён мае ўдасканаленыя магчымасці, такія як рэфактарынгі, адладкі і ўзаемадзеяння з кантролю версій сістэм.
Вы можаце дапамагчы прафесійным распрацоўшчыкам і камандам з дапамогай гэтага інструмента. Акрамя таго, вы можаце лёгка працаваць над складанымі праектамі. Гэта ўключае падтрымку фрэймворкаў вэб-распрацоўкі. Акрамя таго, ён выдатна падыходзіць для навуковых вылічэнняў і навукі аб дадзеных.
Анаконда
Anaconda - гэта дыстрыбутыў моў праграмавання Python і R.
Акрамя таго, ён уключае вялікую колькасць прадусталяваных бібліятэк і інструментаў для даследавання дадзеных. Гэта асабліва папулярны інструмент сярод навукоўцы дадзеных, аналітыкі і даследчыкі. Калі вы хочаце пачаць навуку аб дадзеных, Anaconda можа дазволіць вам хутка і проста пачаць.
Вы можаце выкарыстоўваць Conda, менеджэр пакетаў, які ўваходзіць у Anaconda, каб зручна ўсталёўваць, абнаўляць і кіраваць бібліятэкамі.
Асноўныя адрозненні паміж Anaconda і PyCharm
Мэта
PyCharm - гэта інтэграванае асяроддзе распрацоўкі (IDE) спецыяльна для кадавання на Python. Аднак Anaconda - гэта дыстрыбутыў мовы праграмавання Python і R. У асноўным ён выкарыстоўваецца для даследавання дадзеных і навуковых вылічэнняў.
Магчымасці
Anaconda змяшчае менеджэр пакетаў пад назвай «conda». Яго можна выкарыстоўваць для лёгкай ўстаноўкі, абнаўлення і кіравання бібліятэкамі і залежнасцямі. Аднак PyCharm прапануе мноства складаных функцый. Яна ўключае ў сябе рэструктурызацыю кода, адладку і ўзаемадзеянне з сістэмамі кантролю версій.
Папярэдне ўсталяваныя пакеты
Anaconda мае вялікі выбар прадусталяваных бібліятэк і інструментаў. Яны выдатна падыходзяць для навукі аб даных і навуковых вылічэнняў. NumPy, pandas, Matplotlib і Jupyter наўтбукаў некаторыя з гэтых бібліятэк.
Аднак PyCharm не прапануе гэтыя бібліятэкі...
Аўдыторыя
Anaconda лепш падыходзіць для навукоўцаў, аналітыкаў і даследчыкаў. Тым не менш, PyCharm у асноўным прызначаны для вопытных распрацоўшчыкаў і каманд, якія працуюць над складанымі задачамі.
Плюсы і мінусы
Плюсы Anaconda:
1. Мае значную колькасць прадусталяваных праграм для машыннага навучання і аналізу даных
2. Пастаўляецца з мэнэджарам пакетаў (conda). Гэта робіць усталяванне, кіраванне і абнаўленне пакетаў простымі.
3. Пастаўляецца з дыспетчарам асяроддзя «conda». Гэта дазваляе ствараць ізаляваныя асяроддзя для розных задач.
4. Мае навігатар на аснове графічнага інтэрфейсу, які робіць кіраванне асяроддзем і пакетамі простым.
5. Ён падтрымлівае наўтбукі Jupyter. Гэта выдатны варыянт для інтэрактыўнай вытворчасці дадзеных і навучанне з дапамогай машыны.
Мінусы Anaconda:
1. Таму што ён пастаўляецца з вялікай колькасцю пакетаў. Такім чынам, гэта можа быць павольней, чым іншыя менеджэры пакетаў.
2. Ён можа заняць даволі шмат дыскавай прасторы, што робіць яго непрыдатным для лёгкага выкарыстання.
3. У параўнанні з pip, некаторыя карыстальнікі могуць знайсці менеджэр пакетаў conda менш зручным.
4. Ён занадта вялікі і перагружаны староннімі пакетамі, каб выкарыстоўваць яго для стварэння прыкладанняў, не звязаных з навукай або навукай аб дадзеных.
Плюсы PyCharm:
- 1. Дае распрацоўшчыкам Python доступ да стабільнага і магутнага інтэграванага асяроддзя распрацоўкі (IDE).
- 2. Просты ў выкарыстанні і мае лагічны інтэрфейс, які робіць кадаванне простым.
- 3. Прапануе шырокі спектр функцый, уключаючы рэструктурызацыю кода, адладку і дапаўненне кода.
- 4. Пастаўляецца з убудаванай падтрымкай сістэм кантролю версій SVN і Git.
- 5. Мае моцную і актыўную супольнасць, якая падтрымлівае і рэсурсы стваральнікаў.
Мінусы PyCharm:
- 1. На старых камп'ютарах або наўтбуках гэта можа быць млявым, таму што гэта можа быць дастаткова рэсурсаёмістым.
- 2. У бясплатнай версіі Community адсутнічаюць некаторыя функцыі, уключаныя ў прэміум-версію Professional.
- 3. Некаторыя карыстальнікі, асабліва тыя, хто не знаёмы з IDE, могуць палічыць, што карыстальніцкі інтэрфейс ашаламляе.
прэцэдэнты
Прыклады выкарыстання PyCharm
Распрацоўка настольных прыкладанняў
PyCharm - добры варыянт для стварэння настольных праграм. Такім чынам, ён падтрымлівае вядомыя структуры Python, такія як PyQt і Tkinter.
Распрацоўка гульняў
PyCharm - прыдатны варыянт для праектаў з удзелам распрацоўка гульняў. Гэта асабліва зручна, паколькі ён падтрымлівае вядомыя бібліятэкі для распрацоўкі гульняў, такія як Pygame.
Сцэнарыі і аўтаматызацыя
PyCharm - прыдатны варыянт для напісання сцэнарыяў, аўтаматызацыі і вакансіі сістэмнага адміністравання. Ён падтрымлівае бібліятэкі сцэнарыяў і аўтаматызацыі, такія як мова сцэнарыяў Python.
Крос-платформавая распрацоўка
З Pycharm вы можаце хутка і без асаблівых высілкаў пераходзіць паміж некалькімі платформамі. І гэта пры падтрымцы стварэння кросплатформенных прыкладанняў, якія працуюць на Windows, Mac і Linux.
Распрацоўка для Інтэрнэту рэчаў (IoT)
Паколькі ён падтрымлівае такія бібліятэкі, як Raspberry Pi, вы таксама можаце выкарыстоўваць PyCharm у праграмах IoT.
Выпадкі выкарыстання Anaconda
Навука аб дадзеных і штучны інтэлект
Навука аб даных - гэта вобласць, дзе Anaconda сапраўды ззяе! NumPy, Pandas і Scikit-learn прадусталяваны ў Anaconda. Гэта робіць яго папулярным выбарам для навукі аб даных і машыннага навучання.
Навука і тэхніка
Паколькі яна пастаўляецца з такімі пакетамі, як Numba, Cython і scipy, Anaconda з'яўляецца фантастычным выбарам для навуковых вылічальных праектаў.
Візуалізацыя дадзеных
Anaconda - выдатны варыянт для візуалізацыя дадзеных праектаў. Бібліятэкі ўключаюць шэраг магутных бібліятэк візуалізацыі даных. Напрыклад; Matplotlib, Seaborn і Plotly.
Вялікі дадзеных
Dask і PySpark - два прасунутыя пакеты ў Anaconda. І яны карысныя для кіравання вялікімі праектамі дадзеных.
заключэнне
У заключэнне, Anaconda - гэта дыстрыбутыў, які ў асноўным выкарыстоўваецца для даследавання дадзеных і навуковых вылічэнняў, тады як PyCharm - гэта IDE, ідэальна падыходзіць для прафесійных распрацоўшчыкаў і каманд, якія працуюць над складанымі праектамі.
Плюсы і мінусы кожнага інструмента адрозніваюцца ў залежнасці ад канкрэтных патрабаванняў вашага праекта.
Пашыраныя функцыянальныя магчымасці даступныя ў PyCharm, і ў Anaconda ўжо ўстаноўлена некалькі бібліятэк для навукі аб даных і навуковых вылічэнняў.
Пакінуць каментар