Lingkungan Pengembangan Terpadu adalah singkatannya. Ini adalah alat pengkodean yang membuatnya lebih mudah untuk mengembangkan, menguji, dan men-debug kode Anda karena sering kali menawarkan penyelesaian kode atau wawasan kode melalui penyorotan, manajemen sumber daya, alat debugging, dan fitur lainnya.
Meskipun IDE adalah konsep yang terdefinisi dengan baik, IDE mulai didefinisikan ulang sebagai alat lain, termasuk notebook, mulai mendapatkan lebih banyak fungsi yang sebelumnya eksklusif untuk IDE.
Kenyataannya adalah bahwa Anda dapat membuat kode di hampir semua aplikasi, dari notepad Windows hingga perintah prompt, tetapi Anda juga dapat menginginkan lingkungan pemrograman sejati yang menggabungkan fungsionalitas pengkodean dengan lingkungan debugging.
Jadi mengapa atau apakah Anda lebih suka IDE standar daripada yang lain, seperti notepad?
Kepraktisan akan menjadi solusinya. Pertimbangkan pengkodean dengan editor teks seperti Windows notepad.
Anda harus mengeksekusi kode Anda setelah selesai. Dalam editor teks seperti ini, Anda tidak dapat menjalankan program Anda; sebagai gantinya, Anda harus mengeluarkan perintah prompt.
Bukankah lebih baik memiliki semuanya di satu lokasi daripada menggunakan dua program yang berbeda? Sebuah IDE disiapkan untuk situasi seperti itu.
Untuk membantu Anda memilih solusi terbaik untuk kebutuhan Anda, posting ini akan menyajikan perbandingan menyeluruh IDE PyCharm, Spyder, dan Jupyter.
Mari kita mulai dengan IDE PyCharm kami yang paling terkenal.
Pengantar PyCharm
Salah satu IDE Python yang paling disukai adalah PyCharm. PyCharm menawarkan berbagai plugin, kit, dan alat untuk mempercepat pemrograman Python sekaligus mengurangi jumlah pekerjaan yang diperlukan untuk melakukannya.
Selain itu, PyCharm dapat disesuaikan agar sesuai dengan kebutuhan dan preferensi individu untuk produksi.
Pycharm mengembangkan IDE ini menggunakan berbagai platform, termasuk Windows, Linux, dan macOS, dan sebagian besar menggunakan Python untuk pemrograman.
IDE menawarkan kemampuan untuk tinjauan kode, debugging, kontrol versi, dan debugger. Selain itu, memanfaatkan berbagai API memungkinkan pengembang untuk membangun plugin Python.
IDE memungkinkan kita untuk bekerja dengan berbagai database selain dari sumber daya lainnya.
Meskipun dirancang khusus untuk file HTML, Python, JavaScript, dan CSS, itu juga dapat ditulis menggunakan IDE tersebut.
Selain itu, ia menawarkan pengalaman pengguna yang indah yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda melalui plugin.
Fitur
Editor Kode Otomatis
Editor kode di PyCharm cerdas dan membuatnya lebih mudah untuk menulis kode Python dengan kaliber tertinggi.
Penggunaan skema warna yang unik untuk kata kunci, kelas, dan fungsi—sintaks dan penyorotan kesalahan—memberikan tingkat pemahaman dan keterbacaan kode yang lebih tinggi.
Editor kode tidak hanya menyediakan kemampuan penyelesaian kode cerdas tetapi juga membuat arahan untuk menyelesaikan kode yang ada.
Menemukan kesalahan dan masalah menjadi jauh lebih sederhana dengan menggunakan linter dan solusi cepat.
Navigasi berdasarkan Proyek dan Kode
Kelas, fitur, atau file dapat dengan mudah ditemukan oleh pengembang berkat alat penelusuran kode.
Ada juga penurunan yang signifikan dalam waktu dan upaya yang diperlukan untuk memperbarui dan mengubah kode Python. Pencarian untuk tampilan proyek tertentu dan tampilan struktural sederhana.
Mode lensa membantu pengembang dalam memeriksa dan men-debug seluruh kode sumber Python secara menyeluruh.
Menemukan elemen, vektor, dll. menggunakan navigasi kode terjadi hampir seketika. Mengubah antara kelas, file, dan metode sederhana untuk pengembang.
Beberapa Pengembangan Teknologi
Pengembang Python juga dapat menggunakan PyCharm untuk membuat aplikasi web. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript, dan teknologi web populer lainnya didukung oleh Python IDE.
Selain itu, dukungan disediakan untuk Python, bahasa template, dan SQL.
Selain itu, kemampuan pengeditan langsung PyCharm membantu pengembang web merancang dan memodifikasi situs web langsung secara bersamaan.
Pada browser web, perubahan juga dapat dengan mudah diikuti. Pengembangan NodeJS atau AngularJS juga dapat menggunakan kerangka kerja web.
Integrasi Sistem Kontrol Versi (VCS)
Alat yang mudah digunakan untuk melacak perubahan yang dibuat pada file, program, dan sumber informasi lainnya adalah sistem kontrol versi (VCS). Hal ini dapat dibandingkan dengan database perubahan.
PyCharm menyediakan satu user interface untuk CVS, Git, Mercurial, Perforce, dan Subversion.
Pro
- Mudah digunakan
- rute pendek efektif yang tak terhitung jumlahnya
- prosedur instalasi yang sederhana
- Beberapa plugin tersedia.
- Tersedia versi berbayar yang lebih kuat.
- keterlibatan masyarakat yang sangat baik
- memungkinkan pembuatan kode lebih cepat
- bisa mengklik sekali untuk membaca seluruh kode sumber untuk Python
Kekurangan
- Ini memiliki versi berbayar yang lebih mahal
- Pemula Python harus menghindari ini.
- Ini mungkin menimbulkan kesulitan saat mencoba memperbaiki alat seperti venv
- Program intensif sumber daya, atau program yang membutuhkan banyak memori dan penyimpanan.
Pengantar jupyter
Untuk menghasilkan perangkat lunak sumber terbuka dan menawarkan layanan komputasi interaktif menggunakan berbagai bahasa pemrograman, Proyek Jupyter didirikan. Julia, Python, dan R adalah tiga bahasa pemrograman utama yang didukung oleh Jupyter.
Lingkungan berbasis web interaktif dengan kapasitas komputasi disebut Jupyter Notebook. Ini menawarkan format dokumen Jupyter, Jupyter Aplikasi web, dan Server Web Jupyter Python.
Seluruh notebook Jupyter adalah file berbasis JSON dengan sel input & output; sel-sel ini dapat mencakup kode, teks, fungsi matematika, dan grafik.
JNotebook upyter disimpan dalam format .ipynb. Format dokumen standar termasuk HTML, PDF, Markdown, dan Python juga dikonversi oleh Jupyter (.ipynb).
Di bidang data science, notebook Jupyter sering digunakan.
Fitur
Caching Mudah Sel Inbuilt:
Sulit untuk melacak status eksekusi setiap sel, tetapi Jupyter menangani ini untuk Anda.
Setiap sel yang aktif, termasuk yang mengunduh terabyte data dari server atau kereta yang jauh model pembelajaran mesin, memiliki temuannya di-cache oleh Jupyter.
Analisis data yang bersifat eksploratif
Pengguna Jupyter dapat melihat temuan kode langsung di editor tanpa harus menunggu bagian lain dari kode selesai. Kode di notebook mungkin dapat diuji pada setiap sel kapan saja untuk memberikan output.
Ini berarti bahwa, berbeda dengan IDE umum lainnya seperti PyCHarm dan VSCode, Jupyter mendukung pencetakan hasil in-line, yang sangat membantu untuk proses analisis data eksplorasi (EDA).
Independen Bahasa
Notebook Jupyter tidak bergantung pada platform dan bahasa karena representasinya dalam format JSON.
Kemampuan Jupiter untuk diproses oleh berbagai bahasa dan ditransformasikan ke dalam berbagai format file, termasuk Markdown, HTML, PDF, dan lainnya, adalah faktor lainnya.
dokumentasi kode
Anda dapat dengan cepat menggambarkan skrip mereka di Jupyter, baris demi baris, dengan komentar yang disertakan di setiap langkah.
Lebih baik lagi, kode ini berfungsi sepenuhnya dan pengguna dapat menambahkan interaktivitas dan penjelasan menggunakan Jupyter.
Interaksi Kode Langsung:
Jupyter Notebook memanfaatkan paket "ipywidgets", yang menawarkan antarmuka pengguna umum untuk menyelidiki kode dan data interaktif. Oleh karena itu, kode Jupyter tidak statis karena dapat diubah oleh pengguna dan ditransmisikan untuk menjalankan yang baru.
Sumber input kode dan umpan balik target dapat dikontrol di browser.
Pro
- Sistem paling efektif untuk memulai proyek ilmu data.
- Catatan dan visualisasi mudah ditransfer.
- Jika Anda ingin meninjau bagian kode baris demi baris dan menawarkan umpan balik waktu nyata, Anda dapat menempatkan beberapa kode di Notebook Jupyter.
- Penurunan harga dan fitur tambahan lainnya tersedia.
- Layanan cloud seperti GitHub dan Pastebin menyediakan kemampuan berbagi kode, namun solusi ini sebagian besar bersifat pasif. Menggunakan Notebook Jupyter memungkinkan Anda membaca kode, menjalankannya, dan melihat hasilnya di browser web Anda.
Kekurangan
- Lingkungan pemrograman Python tidak komprehensif di Jupyter Notebook. Contoh fitur yang tidak akan sering Anda lihat di IDE termasuk debugging interaktif, penyelesaian kode, dan manajemen modul.
Pengantar Spyder
Spyder adalah IDE sumber terbuka lintas platform. Python Spyder IDE dikembangkan hanya menggunakan Python.
Ini dikembangkan oleh para ilmuwan dan dirancang khusus untuk para ilmuwan, analis data, dan insinyur. Anda mungkin sudah tahu Spyder jika mesin Anda menjalankan distribusi Anaconda.
Ini adalah IDE ilmu data yang open source dan lintas platform. Jika Anda belum pernah menggunakan IDE sebelumnya, Spyder adalah tempat yang sangat baik untuk memulai.
NumPy, SciPy, Matplotlib, dan IPython disertakan sebagai perpustakaan ilmu data dasar. Plugin juga dapat digunakan untuk mengembangkannya. Berbeda dengan IDE online lainnya, Spyder dikembangkan khusus untuk ilmu data.
Meskipun tidak semenarik IDE lain seperti Visual Studio atau Atom, Anda tetap harus mencobanya.
Berkat kelancaran kurva belajar, Anda akan dapat langsung menguasainya. Opsi bantuan online, yang memungkinkan Anda mencari detail yang tepat tentang perpustakaan, adalah salah satu yang sangat disukai pemula.
Fitur
- Anda dapat menggunakannya untuk menjalankan terminal IPython.
- Ini memiliki debugger yang efektif.
- Breakpoint tersedia (debugging dan breakpoint bersyarat)
- Anda dapat mengeksekusi baris, file, sel, dll selama eksekusi interaktif.
- Melalui analisis kode, ia menawarkan definisi masuk, pemisahan horizontal/vertikal, dan penyelesaian kode otomatis.
- Karena dibuat dengan mempertimbangkan ilmuwan data, seperti NumPy, ia bekerja dengan baik dengan perpustakaan tersebut.
- Jalankan konfigurasi untuk konsol saat ini/khusus/eksternal, parameter baris perintah, dan pilihan direktori kerja, antara lain.
- Ini memiliki browser bawaan untuk dokumentasi.
Pro
- IDEnya ringan.
- Ini memiliki fitur ramah pemula yang fantastis, seperti dukungan online.
Kekurangan
- Hal ini tidak sangat mudah beradaptasi.
- Dibandingkan dengan pesaingnya, ini lebih sederhana (misalnya, PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE – Mana yang harus Anda pilih?
Spyder atau PyCharm adalah opsi terbaik jika Anda menginginkan IDE yang dirancang khusus untuk lingkungan Python karena keduanya dirancang untuk pemrograman python.
Sementara Jupyter juga bekerja dengan Python bahasa pemrograman, ini juga berfungsi dengan bahasa komputer lainnya.
Buat Notebook Jupyter jika Anda seorang pemula karena Jupyter berguna untuk pemula dan akan membantu Anda memahami dasar-dasarnya.
Jika Anda ingin menjalankan kode lebih dari sekali, Spyder sangat membantu. Itu bergantung pada fitur yang perlu ditawarkan IDE Anda, setelah itu Anda harus memilih yang ideal.
Masing-masing dari ketiganya memiliki kualitas dan fungsi yang berbeda dengan tugas pemrograman. Luangkan waktu Anda, mendidik diri sendiri, dan mempertimbangkan pilihan Anda sebelum memilih yang terbaik untuk Anda.
Kesimpulan
Sejauh ini kami telah melihat banyak informasi tentang kemampuan, manfaat, dan kelemahan IDE PyCharm, Jupyter Notebook, dan Spyder.
Pycharm, menurut saya, akan bekerja paling baik untuk pengembang pemula dan berpengalaman karena memiliki fitur untuk semua orang. Jadi, sekarang terserah Anda untuk membuat keputusan tergantung pada kebutuhan dan proyek Anda.
Tinggalkan Balasan