Integrated Development Environment er forkortelsen for det. Det er et kodningsværktøj, der gør det nemmere at udvikle, teste og fejlfinde din kode, da det ofte tilbyder kodefuldførelse eller kodeindsigt gennem fremhævning, ressourcestyring, fejlfindingsværktøjer og andre funktioner.
Selvom IDE er et veldefineret koncept, begynder det at blive omdefineret, efterhånden som andre værktøjer, inklusive notebooks, begynder at få stadig flere funktioner, som tidligere var eksklusive for IDE'er.
Virkeligheden er, at du kan kode i stort set alle programmer, fra Windows notesblok til promptkommandoer, men du kunne også ønske dig et ægte programmeringsmiljø, der kombinerer kodningsfunktionalitet med et fejlfindingsmiljø.
Så hvorfor foretrækker eller foretrækker du en standard IDE frem for noget andet, som en notesblok?
Praktisk ville være løsningen. Overvej at kode med en teksteditor som Windows notesblok.
Du skal udføre din kode, når den er færdig. I en teksteditor som denne kan du ikke køre dit program; i stedet skal du udstede en promptkommando.
Ville det ikke være at foretrække at have alt på ét sted frem for at bruge to forskellige programmer? En IDE er forberedt til sådanne situationer.
For at hjælpe dig med at vælge den bedste løsning til dine behov, vil dette indlæg præsentere en grundig sammenligning af PyCharm, Spyder og Jupyter IDE'er.
Lad os starte med vores mest berømte PyCharm IDE.
Introduktion til PyCharm
En af de mest vellidte Python IDE'er er PyCharm. PyCharm tilbyder en række plugins, kits og værktøjer til at fremskynde Python-programmering og samtidig reducere mængden af arbejde, der kræves for at gøre det.
Derudover kan PyCharm tilpasses til individuelle behov og præferencer for produktion.
Pycharm udviklede denne IDE ved hjælp af en række forskellige platforme, herunder Windows, Linux og macOS, og brugte overvejende Python til programmering.
IDE tilbyder muligheder for kodegennemgang, fejlretning, version kontrol, og debugger. Derudover gør brug af forskellige API'er det muligt for udviklere at bygge Python-plugins.
IDE'en gør det muligt for os at arbejde med forskellige databaser bortset fra andre ressourcer.
På trods af at den er specielt designet til HTML-, Python-, JavaScript- og CSS-filer, kan den også skrives ved hjælp af den IDE.
Derudover tilbyder det en smuk brugeroplevelse, der kan skræddersyes til dine behov via plugins.
Funktionalitet
Automatiseret kodeeditor
Kodeeditoren i PyCharm er intelligent og gør det nemmere at skrive Python-kode af højeste kaliber.
Brugen af unikke farveskemaer til nøgleord, klasser og funktioner – syntaks og fejlfremhævning – giver en højere grad af kodeforståelse og læsbarhed.
Kodeeditoren giver ikke kun muligheden for smart kodefuldførelse, men skaber også anvisninger til at færdiggøre den nuværende kode.
Lokalisering af fejl og problemer er gjort betydeligt lettere ved at bruge en linter og hurtige løsninger.
Navigation efter projekt og kode
En klasse, funktion eller fil kan nemt findes af udviklere takket være kodebrowsingværktøjet.
Der er også et betydeligt fald i den tid og indsats, der kræves for at opdatere og ændre Python-koden. Søgningen efter specifikke projektvisninger og strukturelle synspunkter er enkel.
Linsetilstanden hjælper en udvikler med grundigt at undersøge og fejlsøge hele Pythons kildekode.
At finde et element, vektor osv. ved hjælp af kodenavigation sker næsten øjeblikkeligt. Skift mellem klasser, filer og metoder er nemt for udviklere.
Multipel teknologiudvikling
Python-udviklere kan også bruge PyCharm til at oprette webapps. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript og andre populære webteknologier understøttes af Python IDE.
Derudover ydes support til Python, skabelonsprog og SQL.
Derudover hjælper PyCharms live-redigeringsfunktion webudviklere med at designe og ændre live-websteder på samme tid.
På en webbrowser kan ændringer også let følges. Udviklingen af NodeJS eller AngularJS kan også bruge web-frameworks.
Integration af versionskontrolsystemer (VCS'er)
Et letanvendeligt værktøj til at holde styr på ændringer foretaget i filer, programmer og andre informationskilder er et versionskontrolsystem (VCS). Det kan sammenlignes med en database med ændringer.
PyCharm giver en enkelt brugergrænseflade til CVS, Git, Mercurial, Perforce og Subversion.
FORDELE
- Let at bruge
- utallige effektive korte ruter
- installationsprocedure, der er enkel
- Flere plugins er tilgængelige.
- En mere potent, betalt version er tilgængelig.
- fremragende samfundsengagement
- giver mulighed for hurtigere kodeoprettelse
- at kunne klikke én gang for at læse hele kildekoden til Python
ULEMPER
- Den har en dyrere betalt version
- Python-nybegyndere bør undgå dette.
- Det kan give problemer, når man forsøger at reparere værktøjer som venv
- Et ressourcekrævende program, eller et der kræver meget hukommelse og lagerplads.
Introduktion til jupyter
For at producere open source-software og tilbyde interaktive computertjenester ved hjælp af en række forskellige programmeringssprog, blev Project Jupyter etableret. Julia, Python og R er de tre primære programmeringssprog, som Jupyter understøtter.
Et interaktivt webbaseret miljø med computerkapacitet kaldes Jupyter Notebook. Det tilbyder Jupyter-dokumentformatet, Jupyter Webapplikation, og Jupyter Python Web Server.
Hele Jupyter-notebooken er en JSON-baseret fil med input- og outputceller; disse celler kan omfatte kode, tekst, matematiske funktioner og grafer.
Jupyter Notebook er gemt i.ipynb-format. Standarddokumentformater inklusive HTML, PDF, Markdown og Python konverteres også af Jupyter (.ipynb).
Inden for datavidenskab bliver Jupyter-notebooken ofte brugt.
Funktionalitet
Indbygget Cell Easy Caching:
Det er udfordrende at holde styr på hver celles udførelsesstatus, men Jupyter tager sig af dette for dig.
Hver celle, der er aktiv, inklusive dem, der downloader terabytes af data fra en fjern server eller et tog maskinlæringsmodeller, har sine fund cachelagret af Jupyter.
Dataanalyse, der er undersøgende
Brugere af Jupyter kan se kodens resultater direkte i editoren uden at skulle vente på, at andre dele af koden er færdige. Koden i notesbogen kan muligvis testes på hver celle til enhver tid for at give et output.
Dette betyder, at i modsætning til andre almindelige IDE'er som PyCHarm og VSCode, understøtter Jupyter in-line print af resultaterne, hvilket er meget nyttigt for den eksplorative dataanalyse (EDA) proces.
Uafhængig af sprog
Jupyter Notebook er platform- og sproguafhængig på grund af sin repræsentation i JSON-formatet.
Jupiters evne til at blive behandlet af en lang række sprog og omdannet til en række forskellige filformater, herunder Markdown, HTML, PDF og andre, er en anden faktor.
kode dokumentation
Du kan hurtigt beskrive deres scripts i Jupyter, linje for linje, med kommentarer inkluderet ved hvert trin.
Endnu bedre, koden fungerer fuldstændigt, og brugere kan tilføje interaktivitet og forklaringer ved hjælp af Jupyter.
Live kode interaktioner:
Jupyter Notebook gør brug af "ipywidgets"-pakker, som tilbyder fælles brugergrænseflader til at undersøge interaktiv kode og data. Derfor er Jupyters kode ikke statisk, da den kan ændres af brugere og sendes til en ny kørsel.
Kilderne til kodeinput og målfeedback kan styres i browseren.
FORDELE
- Det mest effektive system til at starte et datavidenskabsprojekt.
- Noter og visualiseringer er let overførbare.
- Hvis du vil gennemgå en sektion af kode linje for linje og tilbyde feedback i realtid, kan du placere noget kode i en Jupyter Notebook.
- Markdowns og andre supplerende funktioner er tilgængelige.
- Cloud-tjenester som GitHub og Pastebin giver mulighed for kodedeling, men disse løsninger er hovedsageligt passive. Brug af en Jupyter Notebook giver dig mulighed for at læse kode, udføre den og se resultaterne i din webbrowser.
ULEMPER
- Python-programmeringsmiljøet er ikke omfattende i Jupyter Notebook. Eksempler på funktioner, du ikke ofte vil se i en IDE, omfatter interaktiv debugging, kodefuldførelse og modulstyring.
Introduktion til Spyder
Spyder er en open source IDE på tværs af platforme. Python Spyder IDE blev udviklet udelukkende med Python.
Det er udviklet af videnskabsmænd og specielt designet til videnskabsmænd, dataanalytikere og ingeniører. Du kender formentlig allerede Spyder, hvis din maskine kører Anaconda-distributionen.
Det er en datavidenskabs-IDE, der er open source og på tværs af platforme. Hvis du aldrig har brugt en IDE før, er Spyder et glimrende sted at starte.
NumPy, SciPy, Matplotlib og IPython er inkluderet som grundlæggende datavidenskabelige biblioteker. Plugins kan også bruges til at udvide det. I modsætning til andre online IDE'er blev Spyder udviklet specifikt til datavidenskab.
Selvom det ikke er så lokkende som andre IDE'er som Visual Studio eller Atom, bør du stadig prøve det.
Takket være indlæringskurvens glathed, vil du være i stand til at mestre den med det samme. Onlinehjælpsmuligheden, som giver dig mulighed for at slå præcise detaljer op om biblioteker, er en, som begyndere vil nyde at bruge.
Funktionalitet
- Du kan bruge den til at køre IPython-terminalen.
- Den har en effektiv debugger.
- Der er brudpunkter tilgængelige (fejlretning og betingede brudpunkter)
- Du kan udføre en linje, fil, celle osv. under interaktiv udførelse.
- Gennem kodeanalyse tilbyder den go-to-definitioner, horisontal/vertikal opdeling og automatiseret kodefuldførelse.
- Da det blev oprettet med datavidenskabsfolk i tankerne, ligesom NumPy, fungerer det fint med disse biblioteker.
- Kør blandt andet konfigurationer for den aktuelle/dedikerede/eksterne konsol, kommandolinjeparametre og valg af arbejdsmappe.
- Den har en indbygget browser til dokumentation.
FORDELE
- IDE er let.
- Den har fantastiske begyndervenlige funktioner, såsom online support.
ULEMPER
- Det er ikke utroligt tilpasningsdygtigt.
- Sammenlignet med sine konkurrenter er det enklere (f.eks. PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE - Hvilken skal du vælge?
Spyder eller PyCharm er de bedste muligheder, hvis du vil have en IDE designet specielt til Python-miljøet, fordi de begge er skræddersyet til python-programmering.
Mens Jupyter også arbejder med Python programmeringssprog, fungerer det også med andre computersprog.
Opret en Jupyter Notebook, hvis du er nybegynder, da Jupyter er nyttig for begyndere og vil hjælpe dig med at forstå det grundlæggende.
Hvis du ønsker at køre koden mere end én gang, er Spyder nyttig. Den er afhængig af de funktioner, din IDE skal tilbyde, hvorefter du skal vælge den ideelle.
Hver af de tre af dem har særskilte kvaliteter og fungerer godt med programmeringsopgaver. Tag dig tid, uddan dig selv og overvej dine muligheder, før du vælger den bedste for dig.
Konklusion
Vi har indtil videre set på en masse information om mulighederne, fordelene og ulemperne ved IDE'erne PyCharm, Jupyter Notebook og Spyder.
Pycharm vil efter min mening fungere bedst for både nybegyndere og erfarne udviklere, fordi det har funktioner til alle. Så nu er det op til dig at træffe en beslutning afhængigt af dine behov og projekter.
Giv en kommentar