Integrated Development Environment はその略です。 これは、強調表示、リソース管理、デバッグ ツール、およびその他の機能を通じてコード補完またはコード インサイトを提供することが多いため、コードの開発、テスト、およびデバッグをより簡単にするコーディング ツールです。
IDE は明確に定義された概念ですが、以前は IDE に限定されていた機能が、ノートブックを含む他のツールに追加されるにつれて、再定義され始めています。
実際には、Windows のメモ帳からプロンプト コマンドまで、ほぼすべてのアプリケーションでコーディングできますが、コーディング機能とデバッグ環境を組み合わせた真のプログラミング環境が必要になることもあります。
では、メモ帳などの他のものよりも標準の IDE を好むのはなぜですか?
実用性が解決策になります。 Windows のメモ帳などのテキスト エディターでコーディングすることを検討してください。
コードが完成したら、コードを実行する必要があります。 このようなテキスト エディタでは、プログラムを実行できません。 代わりに、プロンプト コマンドを発行する必要があります。
XNUMX つの異なるプログラムを使用するよりも、すべてを XNUMX つの場所に置く方が望ましいのではないでしょうか? そのような状況に備えて IDE が用意されています。
ニーズに合った最適なソリューションを選択できるように、この記事では PyCharm、Spyder、および Jupyter IDE を徹底的に比較します。
最も有名な PyCharm IDE から始めましょう。
はじめに PyCharm
最も人気のある Python IDE の XNUMX つは PyCharm です。 PyCharm は、さまざまなプラグイン、キット、およびツールを提供して、Python プログラミングを高速化すると同時に、それに必要な作業量を削減します。
さらに、PyCharm は、個々のニーズや生産環境の好みに合わせてカスタマイズできます。
Pycharm は、Windows、Linux、macOS などのさまざまなプラットフォームを使用してこの IDE を開発し、プログラミングには主に Python を使用しました。.
IDE は、コード レビュー、デバッグ、 バージョン管理、およびデバッガー。 さらに、さまざまな API を利用することで、開発者は Python プラグインを構築できます。
IDE を使用すると、他のリソースとは別にさまざまなデータベースを操作できます。
HTML、Python、JavaScript、および CSS ファイル用に特別に設計されていますが、その IDE を使用して作成することもできます。
さらに、プラグインを介してニーズに合わせて調整できる美しいユーザー エクスペリエンスを提供します。
特徴
自動コード エディター
PyCharm のコード エディターはインテリジェントで、最高レベルの Python コードを簡単に記述できます。
キーワード、クラス、および関数 (構文とエラーの強調表示) に独自の配色を使用することで、コードの理解度と可読性が向上します。
コード エディターは、スマート コード補完機能を提供するだけでなく、現在のコードを完成させるための指示も作成します。
間違いや問題の特定は、リンターと高速なソリューションを使用することでかなり簡単になります。
プロジェクトとコードによるナビゲーション
コード閲覧ツールのおかげで、開発者はクラス、機能、またはファイルを簡単に見つけることができます。
また、Python コードの更新と変更に必要な時間と労力も大幅に削減されます。 特定のプロジェクト ビューと構造ビューの検索は簡単です。
レンズ モードは、開発者が Python のソース コード全体を徹底的に調べてデバッグするのに役立ちます。
コード ナビゲーションを使用した要素、ベクトルなどの検索は、ほぼ瞬時に行われます。 クラス、ファイル、およびメソッド間の変更は、開発者にとって簡単です。
複数の技術開発
Python 開発者は、PyCharm を使用して Web アプリを作成することもできます。 CSS、TypeScript、HTML、CoffeeScript、JavaScript、およびその他の一般的な Web テクノロジは、Python IDE でサポートされています。
さらに、Python、テンプレート言語、および SQL もサポートされています。
さらに、PyCharm のライブ編集機能は、Web 開発者がライブ Web サイトを同時に設計および変更するのに役立ちます。
Web ブラウザーでは、変更も簡単に追跡できます。 NodeJS または AngularJS の開発では、Web フレームワークも使用できます。
バージョン管理システム (VCS) の統合
ファイル、プログラム、およびその他の情報ソースに加えられた変更を追跡するための使いやすいツールは、バージョン管理システム (VCS) です。 これは、変更のデータベースと比較できます。
PyCharm は単一の ユーザーインターフェース CVS、Git、Mercurial、Perforce、および Subversion 用。
メリット
- 使いやすい
- 無数の効果的な近道
- 簡単なインストール手順
- 複数のプラグインが利用可能です。
- より強力な有料版が利用可能です。
- 優れたコミュニティへの参加
- より迅速なコード作成を可能にします
- XNUMX 回クリックして Python のソース コード全体を読むことができる
デメリット
- より高価な有料版があります
- Python 初心者はこれを避けるべきです。
- venv などのツールを修復しようとすると、問題が発生する場合があります。
- リソースを大量に消費するプログラム、または大量のメモリとストレージを必要とするプログラム。
はじめに ジュピター
オープンソース ソフトウェアを作成し、さまざまなプログラミング言語を使用してインタラクティブ コンピューティング サービスを提供するために、Project Jupyter が設立されました。 Julia、Python、および R は、Jupyter がサポートする XNUMX つの主要なプログラミング言語です。
コンピューティング能力を備えたインタラクティブな Web ベースの環境は、Jupyter Notebook と呼ばれます。 Jupyter ドキュメント形式の Jupyter を提供します。 Webアプリケーション、および Jupyter Python Web サーバー。
Jupyter ノートブック全体は、入力セルと出力セルを含む JSON ベースのファイルです。 これらのセルには、コード、テキスト、数学関数、およびグラフを含めることができます。
Jupyter Notebook は .ipynb 形式で保存されます。 HTML、PDF、Markdown、Python などの標準ドキュメント形式も、Jupyter (.ipynb) によって変換されます。
データ サイエンスの分野では、Jupyter ノートブックがよく利用されます。
特徴
組み込みのセル イージー キャッシング:
各セルの実行ステータスを追跡するのは困難ですが、Jupyter がこれを処理します。
離れたサーバーやトレーニングからテラバイト単位のデータをダウンロードするセルを含む、アクティブなすべてのセル 機械学習モデル、Jupyter によってキャッシュされた調査結果があります。
探索的なデータ分析
Jupyter のユーザーは、コードの他の部分が完了するのを待たずに、エディターでコードの結果を直接確認できます。 ノートブックのコードは、出力を提供するためにいつでもすべてのセルでテストできます。
これは、PyCHarm や VSCode などの他の一般的な IDE とは対照的に、Jupyter が結果のインライン印刷をサポートしていることを意味します。これは探索的データ分析 (EDA) プロセスに非常に役立ちます。
言語に依存しない
Jupyter Notebook は、JSON 形式で表現されるため、プラットフォームにも言語にも依存しません。
さまざまな言語で処理でき、Markdown、HTML、PDF などのさまざまなファイル形式に変換できる Jupiter の能力も、もう XNUMX つの要因です。
コードドキュメント
Jupyter でスクリプトを XNUMX 行ずつすばやく説明し、すべてのステップにコメントを含めることができます。
さらに良いことに、コードは完全に機能しており、ユーザーは Jupyter を使用して対話機能と説明を追加できます。
ライブ コード インタラクション:
Jupyter Notebook は、インタラクティブなコードとデータを調査するための共通のユーザー インターフェイスを提供する「ipywidgets」パッケージを利用します。 したがって、Jupyter のコードは静的ではありません。ユーザーが変更し、新しい実行のために送信できるからです。
コード入力とターゲット フィードバックのソースは、ブラウザーで制御できます。
メリット
- データ サイエンス プロジェクトを開始するための最も効果的なシステム。
- メモとビジュアライゼーションは簡単に転送できます。
- コードのセクションを XNUMX 行ずつ確認し、リアルタイムのフィードバックを提供したい場合は、Jupyter Notebook にコードを配置できます。
- マークダウンおよびその他の補足機能が利用可能です。
- GitHub や Pastebin などのクラウド サービスはコード共有機能を提供しますが、これらのソリューションは主に受動的です。 Jupyter Notebook を使用すると、コードを読み取って実行し、Web ブラウザーで結果を表示できます。
デメリット
- Python プログラミング環境は、Jupyter Notebook では包括的ではありません。 IDE ではあまり見られない機能の例には、対話型デバッグ、コード補完、モジュール管理などがあります。
はじめに スパイダー
Spyder は、クロスプラットフォームのオープンソース IDE です。 Python Spyder IDE は、Python のみを使用して開発されました。
科学者によって開発され、科学者、データ アナリスト、およびエンジニア向けに特別に設計されています。 マシンで Anaconda ディストリビューションを実行している場合は、Spyder を既に知っていると思われます。
これは、オープン ソースでクロスプラットフォームのデータ サイエンス IDE です。 これまで IDE を使用したことがない場合、Spyder は開始するのに最適な場所です。
NumPy、SciPy、Matplotlib、および IPython は、基本的なデータ サイエンス ライブラリとして含まれています。 プラグインを使用して拡張することもできます。 他のオンライン IDE とは対照的に、Spyder はデータ サイエンス専用に開発されました。
Visual Studio や Atom などの他の IDE ほど魅力的ではない場合でも、試してみてください。
学習曲線の滑らかさのおかげで、すぐにマスターできます。 図書館の詳しい情報を調べることができるオンライン支援オプションは、特に初心者に喜ばれるものです。
特徴
- これを使用して IPython ターミナルを実行できます。
- 効果的なデバッガーがあります。
- ブレークポイントが利用可能 (デバッグおよび条件付きブレークポイント)
- 対話実行中に行、ファイル、セルなどを実行できます。
- コード分析を通じて、参照定義、水平/垂直分割、および自動コード補完を提供します。
- NumPy のように、データ サイエンティストを念頭に置いて作成されているため、これらのライブラリとうまく連携します。
- 現在の/専用/外部コンソール、コマンドライン パラメータ、および作業ディレクトリの選択などの構成を実行します。
- ドキュメント用の組み込みブラウザがあります。
メリット
- IDE は軽量です。
- オンラインサポートなど、初心者に優しい素晴らしい機能を備えています。
デメリット
- それは信じられないほど適応性があるわけではありません。
- 競合他社と比較して、より単純です (例: PyCharm)。
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE – どちらを選ぶべきですか?
Spyder または PyCharm は、特に Python 環境向けに設計された IDE が必要な場合に最適なオプションです。どちらも Python プログラミング用に調整されているためです。
Jupyter は Python でも動作しますが、 プログラミング言語、他のコンピューター言語でも動作します。
Jupyter は初心者にとって便利であり、基礎を理解するのに役立つため、初心者の場合は Jupyter Notebook を作成してください。
コードを複数回実行したい場合は、Spyder が役立ちます。 IDE が提供する必要がある機能に依存するため、理想的な機能を選択する必要があります。
それらの XNUMX つのそれぞれは、プログラミング タスクに適した明確な品質と機能を備えています。 時間をかけて自分自身を教育し、オプションを検討してから、最適なオプションを選択してください。
まとめ
これまで、IDE PyCharm、Jupyter Notebook、および Spyder の機能、利点、および欠点に関する多くの情報を見てきました。
私の意見では、Pycharm は誰にとっても機能を備えているため、初心者と経験豊富な開発者の両方にとって最適です。 したがって、ニーズとプロジェクトに応じて決定を下すのはあなた次第です。
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