Integrated Development Environment é a abreviatura deste. É unha ferramenta de codificación que fai que sexa máis sinxelo desenvolver, probar e depurar o teu código, xa que a miúdo ofrece completación de código ou información sobre o código mediante o resaltado, a xestión de recursos, as ferramentas de depuración e outras funcións.
Aínda que o IDE é un concepto ben definido, comeza a redefinirse a medida que outras ferramentas, incluídos os portátiles, comezan a ter cada vez máis funcións que antes eran exclusivas dos IDE.
A realidade é que pode codificar en practicamente calquera aplicación, desde o bloc de notas de Windows ata os comandos de avisos, pero tamén pode desexar un verdadeiro ambiente de programación que combine a funcionalidade de codificación cun ambiente de depuración.
Entón, por que prefires ou prefires un IDE estándar sobre outra cousa, como un bloc de notas?
A práctica sería a solución. Considere codificar cun editor de texto como o bloc de notas de Windows.
Debes executar o teu código unha vez que estea completo. Nun editor de texto coma este, non pode executar o seu programa; en vez diso, debes emitir un comando de aviso.
Non sería preferible ter todo nun só lugar en lugar de usar dous programas distintos? Un IDE está preparado para tales situacións.
Para axudarche a escoller a mellor solución para as túas necesidades, esta publicación presentará unha comparación completa dos IDE de PyCharm, Spyder e Jupyter.
Comecemos co noso IDE PyCharm máis famoso.
Introdución a PyCharm
Un dos IDE de Python máis queridos é PyCharm. PyCharm ofrece unha variedade de complementos, kits e ferramentas para acelerar a programación de Python ao mesmo tempo que reduce a cantidade de traballo necesario para facelo.
Ademais, PyCharm pódese personalizar para adaptarse ás necesidades e preferencias individuais de produción.
Pycharm desenvolveu este IDE usando unha variedade de plataformas, incluíndo Windows, Linux e macOS, e utilizou principalmente Python para a programación..
O IDE ofrece capacidades para revisión de código, depuración, control de versións, e depurador. Ademais, a utilización de varias API permite aos desenvolvedores crear complementos de Python.
O IDE permítenos traballar con varias bases de datos ademais doutros recursos.
A pesar de estar deseñado especificamente para ficheiros HTML, Python, JavaScript e CSS, tamén se pode escribir usando ese IDE.
Ademais, ofrece unha fermosa experiencia de usuario que se pode adaptar ás súas necesidades mediante complementos.
características
Editor de código automatizado
O editor de código en PyCharm é intelixente e facilita a escritura de código Python do máis alto calibre.
O uso de esquemas de cores únicos para palabras clave, clases e funcións (sintaxe e resaltado de erros) proporciona un maior grao de comprensión e lexibilidade do código.
O editor de código non só proporciona a capacidade de completar código intelixente, senón que tamén crea instrucións para completar o código actual.
Localizar erros e problemas faise considerablemente máis sinxelo usando un linter e solucións rápidas.
Navegación por Proxecto e Código
Os desenvolvedores poden atopar facilmente unha clase, función ou ficheiro grazas á ferramenta de exploración de código.
Tamén hai unha diminución significativa no tempo e esforzo necesarios para actualizar e alterar o código de Python. A busca de vistas específicas do proxecto e vistas estruturais é sinxela.
O modo de lente axuda a un desenvolvedor a examinar e depurar a fondo todo o código fonte de Python.
A busca dun elemento, vector, etc. mediante a navegación por código ocorre case ao instante. Cambiar entre clases, ficheiros e métodos é sinxelo para os desenvolvedores.
Desenvolvemento Tecnolóxico Múltiple
Os desenvolvedores de Python tamén poden usar PyCharm para crear aplicacións web. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript e outras tecnoloxías web populares son compatibles co IDE de Python.
Ademais, ofrécese soporte para Python, linguaxes de modelos e SQL.
Ademais, a capacidade de edición en directo de PyCharm axuda aos desenvolvedores web a deseñar e modificar sitios web en directo ao mesmo tempo.
Nun navegador web, os cambios tamén se poden seguir facilmente. O desenvolvemento de NodeJS ou AngularJS tamén pode usar marcos web.
Integración de sistemas de control de versións (VCS)
Un sistema de control de versións (VCS) é unha ferramenta fácil de usar para facer un seguimento dos cambios realizados en ficheiros, programas e outras fontes de información. Pódese comparar cunha base de datos de cambios.
PyCharm ofrece un único interface co usuario para CVS, Git, Mercurial, Perforce e Subversion.
Pros
- Doado de usar
- incontables rutas curtas eficaces
- procedemento de instalación que é sinxelo
- Hai varios complementos dispoñibles.
- Hai unha versión máis potente e de pago dispoñible.
- excelente participación comunitaria
- permite a creación de código máis rápida
- poder facer clic unha vez para ler todo o código fonte de Python
Contra
- Ten unha versión de pago máis cara
- Os novatos en Python deberían evitar isto.
- Pode presentar dificultades ao intentar reparar ferramentas como venv
- Un programa intensivo en recursos ou que necesita moita memoria e almacenamento.
Introdución a Xúpiter
Para producir software de código aberto e ofrecer servizos informáticos interactivos utilizando unha variedade de linguaxes de programación, creouse o Proxecto Jupyter. Julia, Python e R son as tres linguaxes de programación principais que admite Jupyter.
Un ambiente interactivo baseado na web con capacidade de computación chámase Jupyter Notebook. Ofrece o formato de documento Jupyter, Jupyter Aplicación Web, e servidor web Jupyter Python.
Todo o caderno de Jupyter é un ficheiro baseado en JSON con celas de entrada e saída; estas celas poden incluír código, texto, funcións matemáticas e gráficos.
Jupyter Notebook gárdase en formato.ipynb. Jupyter (.ipynb) tamén converte os formatos de documentos estándar, incluíndo HTML, PDF, Markdown e Python.
No campo da ciencia de datos, o caderno Jupyter utilízase con frecuencia.
características
Caché fácil de células incorporadas:
É un reto facer un seguimento do estado de execución de cada cela, pero Jupyter encárgase diso por ti.
Todas as celas activas, incluídas as que descargan terabytes de datos desde un servidor ou tren distante modelos de aprendizaxe automática, ten os seus descubrimentos almacenados na memoria caché por Jupyter.
Análise de datos que é exploratoria
Os usuarios de Jupyter poden ver os resultados do código directamente no editor sen ter que esperar a que rematen outras partes do código. O código do caderno pode ser probado en cada cela en calquera momento para proporcionar unha saída.
Isto significa que, a diferenza doutros IDE comúns como PyCHarm e VSCode, Jupyter admite a impresión en liña dos resultados, o que é moi útil para o proceso de análise de datos exploratorios (EDA).
Independente da lingua
Jupyter Notebook é independente da plataforma e do idioma debido á súa representación no formato JSON.
A capacidade de Xúpiter para ser procesado por unha gran variedade de idiomas e transformado nunha variedade de formatos de ficheiro, incluíndo Markdown, HTML, PDF e outros, é outro factor.
documentación do código
Podes describir rapidamente os seus scripts en Jupyter, liña por liña, con comentarios incluídos en cada paso.
Aínda mellor, o código funciona completamente e os usuarios poden engadir interactividade e explicacións usando Jupyter.
Interaccións de código en directo:
Jupyter Notebook fai uso de paquetes "ipywidgets", que ofrecen interfaces de usuario comúns para investigar código e datos interactivos. Polo tanto, o código de Jupyter non é estático xa que pode ser modificado polos usuarios e transmitido para unha nova execución.
As fontes de entrada de código e comentarios de destino pódense controlar no navegador.
Pros
- O sistema máis eficaz para comezar un proxecto de ciencia de datos.
- As notas e visualizacións son facilmente transferibles.
- Se queres revisar unha sección do código liña por liña e ofrecer comentarios en tempo real, podes colocar algún código nun caderno de notas de Jupyter.
- Descontos e outras funcións complementarias están dispoñibles.
- Os servizos na nube como GitHub e Pastebin proporcionan capacidades para compartir código, pero estas solucións son principalmente pasivas. Usar un Jupyter Notebook permíteche ler código, executalo e ver os resultados no teu navegador web.
Contra
- O ambiente de programación de Python non é completo en Jupyter Notebook. Exemplos de funcións que non verías a miúdo nun IDE inclúen a depuración interactiva, a finalización de código e a xestión de módulos.
Introdución a espía
Spyder é un IDE multiplataforma de código aberto. O IDE Python Spyder foi desenvolvido usando unicamente Python.
Foi desenvolvido por científicos e deseñado especificamente para científicos, analistas de datos e enxeñeiros. Presumiblemente xa coñeces a Spyder se a túa máquina está a executar a distribución Anaconda.
É un IDE de ciencia de datos que é de código aberto e multiplataforma. Se nunca usaches un IDE antes, Spyder é un excelente lugar para comezar.
NumPy, SciPy, Matplotlib e IPython inclúense como bibliotecas básicas de ciencia de datos. Tamén se poden usar complementos para expandilo. En contraste con outros IDE en liña, Spyder foi desenvolvido especificamente para a ciencia de datos.
Aínda que non sexa tan atractivo como outros IDE como Visual Studio ou Atom, aínda deberías probalo.
Grazas á suavidade da curva de aprendizaxe, poderás dominala de inmediato. A opción de asistencia en liña, que che permite buscar detalles precisos sobre as bibliotecas, é unha opción que lles gustará especialmente aos principiantes.
características
- Podes usalo para executar o terminal IPython.
- Ten un depurador eficaz.
- Os puntos de interrupción están dispoñibles (depuración e puntos de interrupción condicionais)
- Pode executar unha liña, ficheiro, cela, etc. durante a execución interactiva.
- A través da análise de código, ofrece definicións de acceso, división horizontal/vertical e completación automática de código.
- Como foi creado pensando en científicos de datos, como NumPy, funciona moi ben con esas bibliotecas.
- Execute configuracións para a consola actual/dedicada/externa, os parámetros da liña de comandos e as seleccións de directorios de traballo, entre outras cousas.
- Ten un navegador integrado para a documentación.
Pros
- O IDE é lixeiro.
- Ten funcións fantásticas para principiantes, como soporte en liña.
Contra
- Non é incriblemente adaptable.
- En comparación cos seus competidores, é máis sinxelo (por exemplo, PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE: cal deberías escoller?
Spyder ou PyCharm son as mellores opcións se queres un IDE deseñado especialmente para o ambiente Python porque ambos están feitos a medida para a programación de Python.
Mentres que Jupyter tamén funciona co Python linguaxe de programación, tamén funciona con outras linguaxes informáticas.
Crea un caderno de notas de Jupyter se es un novato xa que Jupyter é útil para principiantes e axudarache a comprender os fundamentos.
Se desexa executar o código máis dunha vez, Spyder é útil. Depende das funcións que o teu IDE debe ofrecer, despois de que debes escoller a ideal.
Cada un dos tres ten calidades distintas e funciona ben coas tarefas de programación. Tómate o teu tempo, infórmate e considera as túas opcións antes de seleccionar a mellor para ti.
Conclusión
Ata agora analizamos moita información sobre as capacidades, beneficios e inconvenientes dos IDE PyCharm, Jupyter Notebook e Spyder.
Pycharm, na miña opinión, funcionará mellor tanto para desenvolvedores novatos como experimentados porque ten funcións para todos. Entón, agora tócache a ti tomar unha decisión en función das túas necesidades e proxectos.
Deixe unha resposta