Kodiranje u Pythonu nikada ne stari. Nebo je granica kod programiranja s ovim jezikom. Možete se baviti web razvojem, znanošću o podacima ili znanstvenim računalstvom... Ipak, imamo raspravu među programerima Pythona.
Koji je bolji; Anaconda ili Pycharm?
Pa, prije svega, oni nisu ista stvar. Pycharm je IDE dok je Anaconda distribucija Python i R programskih jezika. Međutim, jedno im je zajedničko; Oba su izvrsni alati za kodiranje u Pythonu.
Kako bismo vam pomogli u odabiru koji ćete odabrati za svoj nadolazeći projekt, usporedit ćemo njihove značajke, slučajeve uporabe i prednosti.
Zaronimo u to!
PyCharm
PyCharm je sofisticirano Python integrirano razvojno okruženje (IDE). Ima poboljšane mogućnosti poput refaktoriranja, otklanjanja pogrešaka i interakcije s kontrola verzije sustavi.
Pomoću ovog alata možete pomoći profesionalnim programerima i timovima. Također, lako možete raditi na kompliciranim projektima. To uključuje podršku za okvire za web razvoj. Osim toga, odličan je za znanstveno računalstvo i podatkovnu znanost.
anakonda
Anaconda je distribucija Python i R programskog jezika.
Također uključuje veliki broj unaprijed instaliranih biblioteka i alata za istraživanje podataka. Posebno je popularan alat među znanstvenici podataka, analitičari i istraživači. Ako želite pokrenuti znanost o podacima, Anaconda vam može omogućiti brz i jednostavan početak.
Možete koristiti Conda, upravitelj paketa uključen u Anacondu, za praktičnu instalaciju, ažuriranje i upravljanje bibliotekama.
Glavne razlike između Anaconde i PyCharma
Svrha
PyCharm je integrirano razvojno okruženje (IDE) za specifično kodiranje u Pythonu. Međutim, Anaconda je distribucija programskog jezika Python i R. Uglavnom se koristi za istraživanje podataka i znanstvene računalne svrhe.
Sposobnosti
Anaconda sadrži upravitelj paketa pod nazivom "conda". Može se koristiti za jednostavno instaliranje, ažuriranje i upravljanje bibliotekama i ovisnostima. Međutim, PyCharm nudi niz sofisticiranih značajki. Uključuje restrukturiranje koda, uklanjanje pogrešaka i interakciju sa sustavima za kontrolu verzija.
Unaprijed instalirani paketi
Anaconda ima veliki izbor unaprijed instaliranih biblioteka i alata. Oni su izvrsni za znanost o podacima i znanstveno računalstvo. NumPy, pandas, Matplotlib i Jupyterova bilježnica neke su od tih knjižnica.
Međutim, PyCharm ne nudi ove biblioteke...
publika
Anaconda je prikladnija za podatkovne znanstvenike, analitičare i istraživače. Ipak, PyCharm je uglavnom za iskusne programere i timove koji rade na zahtjevnim zadacima.
Za i protiv
Prednosti Anaconde:
1. Ima značajnu količinu unaprijed instaliranih programa za strojno učenje i analizu podataka
2. Dolazi s upraviteljem paketa (conda). Ovo čini instaliranje, upravljanje i ažuriranje paketa jednostavnim.
3. Dolazi s "conda" upraviteljem okoliša. Omogućuje stvaranje izoliranih okruženja za različite zadatke.
4. Ima GUI navigator koji čini upravljanje okruženjima i paketima jednostavnim.
5. Ima podršku za Jupyter prijenosna računala. To je prekrasna opcija za interaktivnu proizvodnju podataka i stroj za učenje.
Nedostaci Anaconde:
1. Zato što dolazi s mnogo paketa. Stoga bi mogao biti sporiji od drugih upravitelja paketima.
2. Može zauzeti dosta prostora na disku, što ga čini neprikladnim za laganu upotrebu.
3. U usporedbi s pipom, neki bi korisnici mogli smatrati da je conda upravitelj paketa manje jednostavan za korištenje.
4. Prevelik je i preopterećen dodatnim paketima da bi se koristio za izradu aplikacija koje nisu povezane sa znanošću ili znanošću podataka.
PyCharm profesionalci:
- 1. Daje Python programerima pristup stabilnom i moćnom integriranom razvojnom okruženju (IDE).
- 2. Jednostavan je za korištenje i ima logično sučelje koje kodiranje čini jednostavnim.
- 3. Nudi širok raspon funkcija, uključujući restrukturiranje koda, otklanjanje pogrešaka i dovršavanje koda.
- 4. Dolazi s ugrađenom podrškom za SVN i Git sustave kontrole verzija.
- 5. Ima snažnu i aktivnu zajednicu koja podržava i daje resurse kreatorima.
Nedostaci PyCharma:
- 1. Starija računala ili prijenosna računala mogu smatrati da je trom jer može zahtijevati dosta resursa.
- 2. Besplatnom Community izdanju nedostaju neke značajke uključene u premium Professional izdanje.
- 3. Neki korisnici, posebno oni koji nisu upoznati s IDE-ovima, mogli bi smatrati da je korisničko sučelje neodoljivo.
Koristite slučajeve
Slučajevi upotrebe PyCharma
Razvoj desktop aplikacija
PyCharm je solidna opcija za izradu desktop aplikacija. Stoga podržava dobro poznate Python okvire kao što su PyQt i Tkinter.
Razvoj igara
PyCharm je prikladna opcija za projekte koji uključuju razvoj igara. Posebno je praktičan jer podržava dobro poznate biblioteke za razvoj igara poput Pygamea.
Skriptiranje i automatizacija
PyCharm je prikladna opcija za skriptiranje, automatizaciju i poslovi sistemske administracije. Podržava biblioteke za skriptiranje i automatizaciju poput Pythonovog skriptnog jezika.
Razvoj više platformi
S Pycharmom možete brzo i bez napora prelaziti između nekoliko platformi. I to dok podržava stvaranje višeplatformskih aplikacija koje rade na Windowsima, Macu i Linuxu.
Razvoj za Internet stvari (IoT)
Budući da podržava biblioteke kao što je Raspberry Pi, također možete koristiti PyCharm u IoT aplikacijama.
Slučajevi korištenja Anaconde
Znanost o podacima i umjetna inteligencija
Znanost o podacima je područje u kojem Anaconda zaista blista! NumPy, Pandas i Scikit-learn unaprijed su instalirani u Anacondi. To ga čini popularnim izborom za aplikacije znanosti o podacima i strojnog učenja.
Znanost i tehnologija
Budući da dolazi s paketima kao što su Numba, Cython i scipy, Anaconda je fantastičan izbor za znanstvene računalne projekte.
Vizualizacija podataka
Anaconda je fantastična opcija za vizualizacija podataka projekti. Knjižnice uključuju brojne moćne knjižnice za vizualizaciju podataka. Na primjer; Matplotlib, Seaborn i Plotly.
Big Podaci
Dask i PySpark dva su napredna paketa u Anacondi. Također su korisni za upravljanje velikim podatkovnim projektima.
Zaključak
Zaključno, Anaconda je distribucija koja se uglavnom koristi za istraživanje podataka i znanstveno računalstvo, dok je PyCharm IDE koji je savršen za profesionalne programere i timove koji rade na kompliciranim projektima.
Prednosti i mane svakog alata razlikuju se ovisno o posebnim zahtjevima vašeg projekta.
Napredne funkcionalnosti dostupne su u PyCharmu, a Anaconda ima već instalirano nekoliko biblioteka za znanost podataka i znanstveno računalstvo.
Ostavi odgovor