קידוד ב-Python אף פעם לא מזדקן. השמיים הם הגבול בעת תכנות בשפה זו. אתה יכול לעשות פיתוח אינטרנט, מדעי נתונים או מחשוב מדעי... עם זאת, יש לנו ויכוח בין מפתחי Python.
איזה יותר טוב; אנקונדה או פישארם?
ובכן, קודם כל, הם לא אותו דבר. Pycharm הוא IDE ואילו Anaconda היא הפצה של שפות תכנות Python ו-R. עם זאת, יש להם דבר אחד במשותף; שניהם כלים נפלאים לקוד ב- Python.
כדי לעזור לך לבחור איזה מהם לבחור עבור הפרויקט הקרוב שלך, נשווה את התכונות, מקרי השימוש והיתרונות שלהם.
בואו נצלול לתוכו!
פיאצ 'רם
PyCharm היא סביבת פיתוח משולבת של Python (IDE) מתוחכמת. יש לו יכולות מעודנות כמו עיבוד מחדש, איתור באגים ואינטראקציה עם בקרת גרסאות מערכות.
אתה יכול לסייע למפתחים וצוותים מקצועיים עם הכלי הזה. כמו כן, אתה יכול לעבוד בקלות על פרויקטים מסובכים. זה כולל תמיכה במסגרות פיתוח אתרים. חוץ מזה, זה נהדר עבור מחשוב מדעי ומדעי נתונים.
האנקונדה
Anaconda היא הפצת שפות תכנות של Python ו-R.
בנוסף, הוא כולל מספר רב של ספריות וכלים מותקנים מראש למחקר נתונים. זה במיוחד כלי פופולרי בקרב מדעני נתונים, אנליסטים וחוקרים. אם אתה רוצה להתחיל במדעי הנתונים, Anaconda יכולה לתת לך להתחיל במהירות ובפשטות.
אתה יכול להשתמש ב-Conda, מנהל החבילות הכלול ב-Anaconda, כדי להתקין, לעדכן ולנהל ספריות בצורה נוחה.
ההבדלים העיקריים בין אנקונדה ל-PyCharm
מטרה
PyCharm היא סביבת פיתוח משולבת (IDE) לקידוד ספציפי ב- Python. עם זאת, Anaconda היא הפצת שפות תכנות של Python ו-R. הוא משמש בעיקר למטרות מחקר נתונים ומחשוב מדעי.
יכולות
אנקונדה מכילה מנהל חבילות בשם "קונדה". ניתן להשתמש בו כדי להתקין, לעדכן ולנהל בקלות ספריות ותלות. עם זאת, PyCharm מציעה מגוון תכונות מתוחכמות. זה כולל ארגון מחדש של קוד, איתור באגים ואינטראקציה עם מערכות בקרת גרסאות.
חבילות מותקנות מראש
לאנקונדה יש מבחר גדול של ספריות וכלים מותקנים מראש. אלה נהדרים עבור מדעי נתונים ומחשוב מדעי. NumPy, פנדות, Matplotlib ו מחברת צדק הן חלק מהספריות הללו.
עם זאת, PyCharm לא מציעה ספריות אלה...
קהל
אנקונדה מתאימה יותר למדעני נתונים, אנליסטים וחוקרים. עם זאת, PyCharm מיועד בעיקר למפתחים וצוותים מנוסים העובדים על משימות מאתגרות.
יתרונות וחסרונות
יתרונות אנקונדה:
1. בעל כמות משמעותית של תוכניות מותקנות מראש ללמידת מכונה וניתוח נתונים
2. מגיע עם מנהל חבילות (קונדה). זה הופך את ההתקנה, הניהול והעדכון של חבילות לפשוטות.
3. מגיע עם מנהל סביבה "קונדה". זה מאפשר יצירת סביבות מבודדות עבור משימות שונות.
4. בעל נווט מבוסס GUI שמקל על ניהול סביבות וחבילות.
5. יש לו תמיכה עבור מחברות Jupyter. זוהי אפשרות נפלאה לייצור נתונים אינטראקטיביים ו למידת מכונה.
חסרונות של אנקונדה:
1. כי זה מגיע עם הרבה חבילות. לפיכך, זה יכול להיות איטי יותר מאשר מנהלי חבילות אחרים.
2. זה יכול לנצל די הרבה שטח דיסק, מה שהופך אותו לא מתאים לשימוש קל.
3. בהשוואה ל-pip, חלק מהמשתמשים עשויים למצוא את מנהל החבילות של conda פחות ידידותי למשתמש.
4. זה כבד מדי ועמוס בחבילות מיותרות כדי לשמש ליצירת יישומים שאינם מקושרים למדע או למדעי הנתונים.
יתרונות PyCharm:
- 1. נותן למפתחי Python גישה לסביבת פיתוח משולבת יציבה וחזקה (IDE).
- 2. פשוט לשימוש ובעל ממשק לוגי שהופך את הקידוד לפשוט.
- 3. מציע מגוון רחב של פונקציות, כולל ארגון מחדש של קוד, איתור באגים והשלמת קוד.
- 4. מגיע עם תמיכה מובנית במערכות בקרת גרסאות SVN ו-Git.
- 5. בעלת קהילה חזקה ופעילה שתומכת ומשאבת יוצרים.
חסרונות PyCharm:
- 1. מחשבים או מחשבים ניידים ישנים יותר עשויים למצוא אותו כאיטי מכיוון שהוא עשוי להיות עתיר משאבים למדי.
- 2. מהדורת הקהילה החינמית חסרה חלק מהתכונות הכלולות במהדורת הפרימיום Professional.
- 3. משתמשים מסוימים, במיוחד אלה שאינם מכירים IDEs, עלולים למצוא את ממשק המשתמש כמכריע.
השתמש במקרים
השתמש במקרים של PyCharm
פיתוח אפליקציות שולחניות
PyCharm היא אפשרות מוצקה ליצירת אפליקציות שולחן עבודה. לפיכך, הוא תומך במסגרות Python ידועות כמו PyQt ו-Tkinter.
פיתוח משחק
PyCharm היא אפשרות מתאימה לפרויקטים הכוללים פיתוח משחק. זה נוח במיוחד מכיוון שהוא תומך בספריות פיתוח משחקים ידועות כמו Pygame.
סקריפטים ואוטומציה
PyCharm היא אפשרות מתאימה עבור סקריפטים, אוטומציה ו משרות בניהול מערכת. הוא תומך בספריות סקריפטים ואוטומציה כמו שפת הסקריפט של Python.
פיתוח חוצה פלטפורמות
עם Pycharm, אתה יכול לעבור בין מספר פלטפורמות במהירות וללא מאמץ. וזה תוך תמיכה ביצירת אפליקציות חוצות פלטפורמות הפועלות על Windows, Mac ולינוקס.
פיתוח עבור האינטרנט של הדברים (IoT)
מכיוון שהוא תומך בספריות כמו Raspberry Pi, אתה יכול גם לעשות שימוש ב- PyCharm ביישומי IoT.
מקרי שימוש של אנקונדה
מדע נתונים ובינה מלאכותית
מדעי הנתונים הוא האזור שבו אנקונדה באמת זורחת! NumPy, Pandas ו-Skit-learn מותקנים כולם מראש ב-Anaconda. זה הופך אותו לבחירה פופולרית עבור יישומי מדעי נתונים ולמידת מכונה.
מדע וטכנולוגיה
מכיוון שהוא מגיע עם חבילות כמו Numba, Cython ו- scipy, Anaconda היא בחירה נהדרת עבור פרויקטים של מחשוב מדעי.
ויזואליזציה של נתונים
אנקונדה היא אופציה נהדרת עבור נתונים להדמיה פרויקטים. הספריות כוללות מספר ספריות חזקות להדמיה של נתונים. לדוגמה; Matplotlib, Seaborn ו-Plotly.
נתונים גדולים
Dask ו-PySpark הן שתי חבילות מתקדמות ב-Anaconda. בנוסף, הם מועילים לניהול פרויקטי ביג דאטה.
סיכום
לסיכום, Anaconda היא הפצה המשמשת בעיקר למחקר נתונים ומחשוב מדעי, בעוד PyCharm הוא IDE המושלם עבור מפתחים מקצועיים וצוותים העובדים על פרויקטים מסובכים.
היתרונות והחסרונות של כל כלי משתנים בהתאם לדרישות המיוחדות של הפרויקט שלך.
פונקציונליות מתקדמות זמינות ב-PyCharm, ול-Anaconda כבר מותקנות מספר ספריות למדעי נתונים ומחשוב מדעי.
השאירו תגובה