Kodigo en Python neniam maljuniĝas. La ĉielo estas la limo dum programado per ĉi tiu lingvo. Vi povas fari retan disvolviĝon, datuman sciencon aŭ sciencan komputadon... Tamen ni havas debaton inter Python-programistoj.
Kiu estas pli bona; Anakondo aŭ Pycharm?
Nu, unue, ili ne estas la sama afero. Pycharm estas IDE dum Anaconda estas distribuo de Python kaj R programlingvoj. Tamen ili havas unu aferon komunan; Ili ambaŭ estas bonegaj iloj por kodigi en Python.
Por helpi vin elekti kiun elekti por via venonta projekto, ni komparos iliajn funkciojn, uzkazojn kaj avantaĝojn.
Ni plonĝu en ĝi!
PyCharm
PyCharm estas altnivela Python Integrated Development Environment (IDE). Ĝi havas rafinitajn kapablojn kiel refactoring, senararigado kaj interagado kun versio kontrolo sistemoj.
Vi povas helpi profesiajn programistojn kaj teamojn per ĉi tiu ilo. Ankaŭ, vi povas facile labori pri komplikaj projektoj. Ĉi tio inkluzivas subtenon por reto-disvolvaj kadroj. Krome, ĝi estas bonega por scienca komputado kaj datumscienco.
Anakondo
Anaconda estas distribuo de programlingvoj Python kaj R.
Kaj, ĝi inkluzivas grandan nombron da antaŭinstalitaj bibliotekoj kaj iloj por datumesplorado. Ĝi estas precipe populara ilo inter datumaj sciencistoj, analizistoj kaj esploristoj. Se vi volas komenci datuman sciencon, Anaconda povas lasi vin rapide kaj simple komenci.
Vi povas uzi Conda, la pakaĵadministrilon inkluzivita kun Anaconda, por oportune instali, ĝisdatigi kaj administri bibliotekojn.
Ĉefaj Diferencoj Inter Anaconda kaj PyCharm
intenco
PyCharm estas Integra Disvolva Medio (IDE) por specife kodigo en Python. Tamen, Anaconda estas distribuo de programlingvoj Python kaj R. Ĝi estas ĉefe uzata por esploro de datumoj kaj sciencaj komputikaj celoj.
kapabloj
Anaconda enhavas pakaĵadministrilon nomitan "conda". Ĝi povas esti uzata por facile instali, ĝisdatigi kaj administri bibliotekojn kaj dependecojn. Tamen, PyCharm ofertas diversajn kompleksajn funkciojn. Ĝi inkludas kodrestrukturadon, senararigadon, kaj interagadon kun versiokontrolsistemoj.
Antaŭinstalitaj pakaĵoj
Anaconda havas grandan elekton de antaŭinstalitaj bibliotekoj kaj iloj. Ĉi tiuj estas bonegaj por datumscienco kaj scienca komputado. NumPy, pandoj, Matplotlib, kaj Kajero Jupyter estas kelkaj el ĉi tiuj bibliotekoj.
Tamen, PyCharm ne ofertas ĉi tiujn bibliotekojn...
aŭdienco
Anakondo pli taŭgas por datumsciencistoj, analizistoj kaj esploristoj. Tamen, PyCharm estas plejparte por spertaj programistoj kaj teamoj laborantaj pri malfacilaj taskoj.
Pros kaj Konsiloj
Avantaĝoj de Anakondo:
1. Havas gravan kvanton da antaŭinstalitaj programoj por maŝinlernado kaj analizo de datumoj
2. Venas kun pakaĵadministranto (conda). Ĉi tio faciligas instali, administri kaj ĝisdatigi pakaĵojn.
3. Venas kun "conda" medio-administranto. Ĝi ebligas la kreadon de izolitaj medioj por diversaj taskoj.
4. Havas GUI-bazitan navigilon, kiu simpligas administradon de medioj kaj pakaĵoj.
5. Ĝi havas subtenon por Jupyter kajeroj. Ĝi estas mirinda opcio por interaga datuma produktado kaj maŝinlernado.
Malavantaĝoj de Anakondo:
1. Ĉar ĝi venas kun multaj pakoj. Tial ĝi povus esti pli malrapida ol aliaj pakaĵadministrantoj.
2. Ĝi povas uzi sufiĉe multe da diskospaco, igante ĝin maltaŭga por malpeza uzado.
3. Kompare kun pip, iuj uzantoj eble trovos la pakaĵadministrilon conda malpli amika.
4. Ĝi estas tro peza kaj troŝarĝita kun eksterlandaj pakaĵoj por esti uzata por krei aplikojn, kiuj ne estas ligitaj al scienco aŭ datumscienco.
Avantaĝoj de PyCharm:
- 1. Donas al Python-programistoj aliron al stabila kaj potenca Integra Disvolva Medio (IDE).
- 2. Estas simpla uzi kaj havas logikan interfacon kiu faras kodigon simpla.
- 3. Proponas ampleksan gamon da funkcioj, inkluzive de koda restrukturado, sencimigado kaj kodokompletigo.
- 4. Venas kun enkonstruita subteno por SVN kaj Git versio-kontrolsistemoj.
- 5. Havas fortan kaj aktivan komunumon kiu subtenas kaj rimedojn kreintojn.
Malavantaĝoj de PyCharm:
- 1. Pli malnovaj komputiloj aŭ tekkomputiloj povas trovi ĝin malvigla ĉar ĝi povas esti sufiĉe rimed-intensa.
- 2. Al la senpaga Komunuma eldono mankas iuj el la funkcioj inkluzivitaj en la premio Profesia eldono.
- 3. Iuj uzantoj, precipe tiuj, kiuj ne konas IDEojn, povus trovi, ke la UI estas superforta.
uzkazoj
Uzokazoj de PyCharm
Disvolviĝo de labortabla aplikaĵo
PyCharm estas solida opcio por krei labortablajn programojn. Tial ĝi subtenas konatajn Python-kadrojn kiel PyQt kaj Tkinter.
Ludevoluo
PyCharm estas taŭga opcio por projektoj implikantaj ludo disvolviĝo. Ĝi estas precipe oportuna ĉar ĝi subtenas konatajn luddisvolvajn bibliotekojn kiel Pygame.
Skripto kaj Aŭtomatigo
PyCharm estas taŭga opcio por skripto, aŭtomatigo kaj laborpostenoj pri sistema administrado. Ĝi subtenas skriptajn kaj aŭtomatigajn bibliotekojn kiel la skriptlingvo de Python.
Transsistema disvolviĝo
Kun Pycharm, vi povas transiri inter pluraj platformoj rapide kaj senpene. Kaj ĉi tio estas subtenante la kreadon de plurplatformaj programoj, kiuj funkcias en Vindozo, Mac kaj Linukso.
Evoluo por la Interreto de Aĵoj (IoT)
Ĉar ĝi subtenas bibliotekojn kiel Raspberry Pi, vi ankaŭ povas uzi PyCharm en IoT-aplikoj.
Uzokazoj de Anakondo
Datenscienco kaj artefarita inteligenteco
Datumscienco estas la areo kie Anakondo vere brilas! NumPy, Pandas kaj Scikit-learn estas ĉiuj antaŭinstalitaj en Anaconda. Tio igas ĝin populara elekto por datumscienco kaj maŝinlernado aplikoj.
Scienco kaj Teknologio
Ĉar ĝi venas kun pakaĵoj kiel Numba, Cython kaj scipy, Anaconda estas bonega elekto por sciencaj komputilaj projektoj.
Bildigo de datumoj
Anakondo estas bonega eblo por bildigo de datumoj projektoj. La bibliotekoj inkluzivas kelkajn potencajn datumbildigajn bibliotekojn. Ekzemple; Matplotlib, Seaborn, kaj Plotly.
granda Datumo
Dask kaj PySpark estas du altnivelaj pakaĵoj en Anaconda. Kaj ili estas helpemaj por administri grandajn datumajn projektojn.
konkludo
En konkludo, Anaconda estas distribuo, kiu estas plejparte uzata por datumesplorado kaj scienca komputado, dum PyCharm estas IDE, kiu estas perfekta por profesiaj programistoj kaj teamoj laborantaj pri komplikaj projektoj.
La avantaĝoj kaj malavantaĝoj de ĉiu ilo varias depende de la apartaj postuloj de via projekto.
Altnivelaj funkcioj estas haveblaj en PyCharm, kaj Anaconda havas plurajn bibliotekojn por datumscienco kaj scienca komputiko jam instalitaj.
Lasi Respondon