Python тілінде кодтау ешқашан ескірмейді. Бұл тілмен бағдарламалау кезінде аспан шегі болады. Сіз веб-әзірлеуді, деректер туралы ғылымды немесе ғылыми есептеулерді жасай аласыз ... Дегенмен, бізде Python әзірлеушілері арасында пікірталас бар.
Қайсысы жақсы; Анаконда немесе Пихарм?
Біріншіден, олар бірдей емес. Pycharm - бұл IDE, ал Anaconda - Python және R бағдарламалау тілдерінің таралуы. Дегенмен, олардың бір ортақ қасиеті бар; Олардың екеуі де Python-да кодтаудың тамаша құралдары.
Алдағы жобаңыз үшін қайсысын таңдау керектігін таңдауға көмектесу үшін біз олардың мүмкіндіктерін, пайдалану жағдайларын және артықшылықтарын салыстырамыз.
Оған енейік!
PyCharm
PyCharm – күрделі Python интеграцияланған әзірлеу ортасы (IDE). Оның рефакторинг, отладка және өзара әрекеттесу сияқты нақтыланған мүмкіндіктері бар нұсқаларды басқару жүйелер.
Бұл құралмен кәсіби әзірлеушілер мен командаларға көмектесе аласыз. Сондай-ақ, сіз күрделі жобалармен оңай жұмыс істей аласыз. Бұған веб-әзірлеу құрылымдарына қолдау кіреді. Сонымен қатар, бұл ғылыми есептеулер мен деректер ғылымы үшін тамаша.
Анаконда
Anaconda — Python және R бағдарламалау тілдерін тарату.
Және ол деректерді зерттеуге арналған алдын ала орнатылған кітапханалар мен құралдардың үлкен санын қамтиды. Бұл әсіресе танымал құрал деректер ғалымдары, талдаушылар және зерттеушілер. Егер сіз деректер туралы ғылымды бастағыңыз келсе, Anaconda сізге тез және жай іске кірісуге мүмкіндік береді.
Кітапханаларды ыңғайлы орнату, жаңарту және басқару үшін Anaconda құрамындағы бума менеджері Conda қолданбасын пайдалануға болады.
Анаконда мен PyCharm арасындағы негізгі айырмашылықтар
мақсат
PyCharm - бұл Python тілінде арнайы кодтауға арналған интеграцияланған даму ортасы (IDE). Дегенмен, Anaconda - бұл Python және R бағдарламалау тілдерінің дистрибуциясы. Ол негізінен деректерді зерттеу және ғылыми есептеу мақсаттары үшін қолданылады.
мүмкіндіктері
Anaconda құрамында «conda» деп аталатын пакет менеджері бар. Оны кітапханалар мен тәуелділіктерді оңай орнату, жаңарту және басқару үшін пайдалануға болады. Дегенмен, PyCharm әртүрлі күрделі мүмкіндіктерді ұсынады. Ол кодты қайта құрылымдауды, жөндеуді және нұсқаларды басқару жүйелерімен әрекеттесуді қамтиды.
Алдын ала орнатылған бумалар
Anaconda алдын ала орнатылған кітапханалар мен құралдардың үлкен таңдауына ие. Бұл деректер ғылымы мен ғылыми есептеулер үшін тамаша. NumPy, пандалар, Matplotlib және Jupyter Notebook осы кітапханалардың кейбірі.
Дегенмен, PyCharm бұл кітапханаларды ұсынбайды…
Аудитория
Анаконда деректер ғалымдары, талдаушылар және зерттеушілер үшін жақсырақ. Дегенмен, PyCharm негізінен тәжірибелі әзірлеушілер мен күрделі тапсырмаларда жұмыс істейтін командаларға арналған.
Артықшылықтар мен кемшіліктер
Анаконда артықшылықтары:
1. Машинаны оқытуға және деректерді талдауға арналған алдын ала орнатылған бағдарламалардың айтарлықтай саны бар
2. Пакет менеджерімен (conda) бірге келеді. Бұл бумаларды орнатуды, басқаруды және жаңартуды жеңілдетеді.
3. "conda" орта менеджерімен бірге келеді. Ол әртүрлі тапсырмалар үшін оқшауланған орталарды жасауға мүмкіндік береді.
4. Орталар мен бумаларды басқаруды қарапайым ететін GUI негізіндегі навигаторы бар.
5. Ол Jupyter ноутбуктеріне қолдау көрсетеді. Бұл интерактивті деректерді өндірудің тамаша нұсқасы және машина оқыту.
Анаконда кемшіліктері:
1. Өйткені ол көптеген пакеттермен келеді. Демек, ол басқа пакет менеджерлеріне қарағанда баяу болуы мүмкін.
2. Ол дискілік кеңістікті айтарлықтай пайдалана алады, сондықтан оны жеңіл пайдалану үшін жарамсыз етеді.
3. Пиппен салыстырғанда, кейбір пайдаланушылар conda пакетінің менеджерін пайдаланушыға ыңғайлырақ деп табуы мүмкін.
4. Ол ғылыммен немесе деректер ғылымымен байланысы жоқ қолданбаларды жасау үшін пайдалану үшін тым ауыр және бөтен пакеттермен шамадан тыс жүктелген.
PyCharm артықшылықтары:
- 1. Python әзірлеушілеріне тұрақты және күшті интеграцияланған даму ортасына (IDE) рұқсат береді.
- 2. Пайдалану оңай және кодтауды жеңілдететін логикалық интерфейсі бар.
- 3. Функциялардың кең ауқымын ұсынады, соның ішінде кодты қайта құрылымдау, жөндеу және кодты аяқтау.
- 4. SVN және Git нұсқасын басқару жүйелеріне кіріктірілген қолдаумен жеткізіледі.
- 5. Ресурс жасаушыларды қолдайтын және қолдайтын күшті және белсенді қауымдастық бар.
PyCharm кемшіліктері:
- 1. Ескі компьютерлер немесе ноутбуктер оны баяу деп санауы мүмкін, себебі ол ресурстарды көп қажет етеді.
- 2. Тегін Қауымдастық шығарылымында премиум кәсіби басылымға кіретін кейбір мүмкіндіктер жоқ.
- 3. Кейбір пайдаланушылар, әсіресе IDE-мен таныс емес пайдаланушылар, пайдаланушы интерфейсін өте қиын деп санауы мүмкін.
Cases пайдалану
PyCharm қолдану жағдайлары
Жұмыс үстеліндегі қолданбаларды әзірлеу
PyCharm - жұмыс үстелі қолданбаларын жасаудың сенімді нұсқасы. Демек, ол PyQt және Tkinter сияқты белгілі Python фреймворктерін қолдайды.
Ойын дамыту
PyCharm - қатысатын жобалар үшін қолайлы нұсқа ойын дамыту. Бұл әсіресе ыңғайлы, өйткені ол Pygame сияқты белгілі ойын әзірлеу кітапханаларын қолдайды.
Сценарий жасау және автоматтандыру
PyCharm - сценарий жазу, автоматтандыру және жүйелік басқару жұмыстары. Ол Python сценарий тілі сияқты сценарийлерді және автоматтандыру кітапханаларын қолдайды.
Платформаларды дамыту
Pycharm көмегімен сіз бірнеше платформалар арасында жылдам және оңай ауыса аласыз. Бұл Windows, Mac және Linux жүйелерінде жұмыс істейтін кросс-платформалық қолданбаларды жасауды қолдау кезінде.
Заттардың интернетін әзірлеу (IoT)
Ол Raspberry Pi сияқты кітапханаларды қолдайтындықтан, IoT қолданбаларында PyCharm қызметін де пайдалануға болады.
Анаконданы қолдану жағдайлары
Деректер туралы ғылым және жасанды интеллект
Деректер туралы ғылым - бұл Анаконда шынымен жарқырайтын сала! NumPy, Pandas және Scikit-learn барлығы Анакондада алдын ала орнатылған. Бұл оны деректер ғылымы мен машиналық оқыту қолданбалары үшін танымал таңдау етеді.
Ғылым мен технология
Numba, Cython және scipy сияқты пакеттермен бірге келгендіктен, Anaconda ғылыми есептеу жобалары үшін тамаша таңдау болып табылады.
Мәліметтерді визуализациялау
Анаконда - бұл тамаша нұсқа деректерді визуализациялау жобалар. Кітапханалар бірқатар күшті деректерді визуализациялау кітапханаларын қамтиды. Мысалға; Матплотлиб, Сиборн және Плотли.
Үлкен деректер
Dask және PySpark - бұл Анакондадағы екі жетілдірілген пакет. Және олар үлкен деректер жобаларын басқару үшін пайдалы.
қорытынды
Қорытындылай келе, Anaconda - бұл көбінесе деректерді зерттеу және ғылыми есептеулер үшін қолданылатын тарату, ал PyCharm - күрделі жобаларда жұмыс істейтін кәсіби әзірлеушілер мен командалар үшін өте қолайлы IDE.
Әрбір құралдың артықшылықтары мен кемшіліктері жобаның нақты талаптарына байланысты өзгереді.
Жетілдірілген функциялар PyCharm-да қол жетімді және Anaconda-да деректер ғылымы мен ғылыми есептеулерге арналған бірнеше кітапхана орнатылған.
пікір қалдыру