A Python kódolása soha nem öregszik. Az ég a határ, ha ezzel a nyelvvel programozunk. Csinálhatsz webfejlesztést, adattudományt vagy tudományos számítástechnikát… Mégis vita folyik a Python fejlesztők között.
Melyik a jobb; Anaconda vagy Pycharm?
Nos, először is, ezek nem ugyanazok. A Pycharm egy IDE, míg az Anaconda a Python és R programozási nyelvek disztribúciója. Egy dolog azonban közös bennük; Mindkettő nagyszerű eszköz a Python kódolásához.
Annak érdekében, hogy segítsen kiválasztani, melyiket válassza a következő projekthez, összehasonlítjuk azok jellemzőit, felhasználási eseteit és előnyeit.
Merüljünk bele!
PyCharm
A PyCharm egy kifinomult Python Integrated Development Environment (IDE). Kifinomult képességekkel rendelkezik, mint például újrafeldolgozás, hibakeresés és interakció verziókezelés rendszerek.
Ezzel az eszközzel professzionális fejlesztőknek és csapatoknak segíthet. Ezenkívül könnyedén dolgozhat bonyolult projekteken. Ez magában foglalja a webfejlesztési keretrendszerek támogatását is. Emellett kiválóan alkalmas tudományos számítástechnikára és adattudományra.
Anakonda
Az Anaconda egy Python és R programozási nyelv disztribúciója.
Ezenkívül számos előre telepített könyvtárat és adatkutatási eszközt tartalmaz. Különösen kedvelt eszköz a körében adatkutatók, elemzők és kutatók. Ha el szeretné kezdeni az adattudományt, az Anaconda segítségével gyorsan és egyszerűen kezdheti el.
A Conda, az Anaconda csomagkezelője segítségével kényelmesen telepítheti, frissítheti és kezelheti a könyvtárakat.
Főbb különbségek az Anaconda és a PyCharm között
Cél
A PyCharm egy integrált fejlesztői környezet (IDE), amely kifejezetten Pythonban kódol. Az Anaconda azonban Python és R programozási nyelv disztribúciója. Főleg adatkutatásra és tudományos számítástechnikai célokra használják.
Képességek
Az Anaconda tartalmaz egy „conda” nevű csomagkezelőt. Használható könyvtárak és függőségek egyszerű telepítésére, frissítésére és kezelésére. A PyCharm azonban számos kifinomult funkciót kínál. Ez magában foglalja a kód átstrukturálását, a hibakeresést és a verzióvezérlő rendszerekkel való interakciót.
Előre telepített csomagok
Az Anaconda előre telepített könyvtárak és eszközök széles választékával rendelkezik. Ezek nagyszerűek az adattudományhoz és a tudományos számítástechnikához. NumPy, pandák, Matplotlib és Jupyter Jegyzetfüzet néhány ilyen könyvtár.
A PyCharm azonban nem kínálja ezeket a könyvtárakat…
Közönség
Az Anaconda jobban megfelel adattudósok, elemzők és kutatók számára. Ennek ellenére a PyCharm leginkább tapasztalt fejlesztők és kihívásokkal teli feladatokon dolgozó csapatok számára készült.
Érvek és ellenérvek
Anaconda előnyei:
1. Jelentős mennyiségű előre telepített programmal rendelkezik gépi tanuláshoz és adatelemzéshez
2. Csomagkezelővel (conda) jár. Ez egyszerűvé teszi a csomagok telepítését, kezelését és frissítését.
3. „conda” környezetkezelővel érkezik. Lehetővé teszi izolált környezetek létrehozását különféle feladatokhoz.
4. GUI-alapú navigátorral rendelkezik, amely egyszerűvé teszi a környezetek és csomagok kezelését.
5. Támogatja a Jupyter notebookokat. Csodálatos lehetőség interaktív adattermelésre és gépi tanulás.
Anaconda hátrányai:
1. Mert sok csomaggal jár. Ezért lassabb lehet, mint más csomagkezelők.
2. Elég sok lemezterületet tud igénybe venni, így alkalmatlan enyhe felhasználásra.
3. A pip-hez képest egyes felhasználók a conda csomagkezelőt kevésbé felhasználóbarátnak találhatják.
4. Túl nehéz és túlterhelt idegen csomagokkal ahhoz, hogy olyan alkalmazások létrehozására használhassák, amelyek nem kapcsolódnak a tudományhoz vagy az adattudományhoz.
PyCharm előnyei:
- 1. Hozzáférést biztosít a Python fejlesztői számára egy stabil és hatékony integrált fejlesztőkörnyezethez (IDE).
- 2. Egyszerűen használható, és logikai felülettel rendelkezik, amely egyszerűvé teszi a kódolást.
- 3. A funkciók széles skáláját kínálja, beleértve a kód átstrukturálását, hibakeresését és a kód kiegészítését.
- 4. Az SVN és a Git verzióvezérlő rendszerek beépített támogatásával érkezik.
- 5. Erős és aktív közösséggel rendelkezik, amely támogatja és erőforrásokat biztosít az alkotóknak.
PyCharm hátrányai:
- 1. A régebbi számítógépek vagy laptopok lassúnak találhatják, mert meglehetősen erőforrás-igényesek lehetnek.
- 2. Az ingyenes közösségi kiadásból hiányzik a prémium professzionális kiadás néhány funkciója.
- 3. Egyes felhasználók, különösen azok, akik nem ismerik az IDE-ket, a felhasználói felületet túlterheltnek találhatják.
Használjon ügyeket
A PyCharm használati esetei
Asztali alkalmazások fejlesztése
A PyCharm szilárd lehetőség az asztali alkalmazások létrehozására. Ezért támogatja az olyan jól ismert Python-keretrendszereket, mint a PyQt és a Tkinter.
Játékfejlesztés
A PyCharm megfelelő lehetőség olyan projektekhez, amelyekben részt vesznek játékfejlesztés. Ez különösen kényelmes, mivel támogatja az olyan jól ismert játékfejlesztő könyvtárakat, mint a Pygame.
Szkriptelés és automatizálás
A PyCharm megfelelő lehetőség szkriptek készítésére, automatizálására és rendszeradminisztrációs munkák. Támogatja a szkriptelési és automatizálási könyvtárakat, például a Python szkriptnyelvét.
Platformok közötti fejlesztés
A Pycharm segítségével gyorsan és könnyedén válthat több platform között. Ez egyúttal támogatja a többplatformos alkalmazások létrehozását, amelyek Windowson, Macen és Linuxon futnak.
Fejlesztés a dolgok internetéhez (IoT)
Mivel támogatja az olyan könyvtárakat, mint a Raspberry Pi, a PyCharm az IoT-alkalmazásokban is használható.
Anaconda használati esetei
Adattudomány és mesterséges intelligencia
Az adattudomány az a terület, ahol az Anaconda igazán ragyog! A NumPy, a Pandas és a Scikit-learn mind előre telepítve vannak az Anacondában. Ez teszi népszerűvé az adattudományi és gépi tanulási alkalmazások számára.
Tudomány és technológia
Mivel olyan csomagokkal érkezik, mint a Numba, Cython és scipy, az Anaconda fantasztikus választás tudományos számítástechnikai projektekhez.
Adatok vizualizálása
Az Anaconda egy fantasztikus lehetőség adatmegjelenítés projektek. A könyvtárak számos hatékony adatvizualizációs könyvtárat tartalmaznak. Például; Matplotlib, Seaborn és Plotly.
Big adatok
A Dask és a PySpark két fejlett csomag az Anacondában. És hasznosak a big data projektek kezelésében.
Következtetés
Összefoglalva, az Anaconda egy olyan disztribúció, amelyet leginkább adatkutatásra és tudományos számítástechnikára használnak, míg a PyCharm egy olyan IDE, amely tökéletes professzionális fejlesztők és bonyolult projekteken dolgozó csapatok számára.
Az egyes eszközök előnyei és hátrányai a projekt konkrét követelményeitől függően változnak.
Speciális funkciók állnak rendelkezésre a PyCharmban, és az Anaconda számos adattudományi és tudományos számítástechnikai könyvtárral rendelkezik már telepítve.
Hagy egy Válaszol