Python 코딩은 결코 오래되지 않습니다. 이 언어로 프로그래밍할 때 하늘은 한계입니다. 웹 개발, 데이터 과학 또는 과학 컴퓨팅을 할 수 있습니다. 하지만 Python 개발자들 사이에서 논쟁이 있습니다.
어느 것이 더 낫습니다. 아나콘다 또는 Pycharm?
음, 우선, 그것들은 같은 것이 아닙니다. Pycharm은 IDE이고 Anaconda는 Python 및 R 프로그래밍 언어의 배포판입니다. 그러나 그들은 한 가지 공통점이 있습니다. 둘 다 파이썬으로 코딩할 수 있는 훌륭한 도구입니다.
다가오는 프로젝트에 대해 선택할 항목을 선택하는 데 도움이 되도록 기능, 사용 사례 및 이점을 비교할 것입니다.
그 속으로 빠져보자!
PyCharm
PyCharm은 정교한 Python 통합 개발 환경(IDE)입니다. 리팩토링, 디버깅 및 상호 작용과 같은 기능을 개선했습니다. 버전 관리 시스템.
이 도구를 사용하여 전문 개발자와 팀을 지원할 수 있습니다. 또한 복잡한 프로젝트도 쉽게 작업할 수 있습니다. 여기에는 웹 개발 프레임워크에 대한 지원이 포함됩니다. 게다가 과학 컴퓨팅 및 데이터 과학에 적합합니다.
아나콘다
Anaconda는 Python 및 R 프로그래밍 언어 배포판입니다.
또한 데이터 조사를 위해 미리 설치된 많은 라이브러리와 도구가 포함되어 있습니다. 그것은 특히 사이에서 인기있는 도구입니다 데이터 과학자, 분석가 및 연구원. 데이터 과학을 시작하려는 경우 Anaconda를 사용하면 빠르고 간단하게 시작할 수 있습니다.
Anaconda에 포함된 패키지 관리자인 Conda를 사용하여 편리하게 라이브러리를 설치, 업데이트 및 관리할 수 있습니다.
Anaconda와 PyCharm의 주요 차이점
목적
PyCharm은 특히 Python으로 코딩하기 위한 통합 개발 환경(IDE)입니다. 그러나 Anaconda는 Python 및 R 프로그래밍 언어 배포판입니다. 주로 데이터 연구 및 과학 컴퓨팅 목적으로 사용됩니다.
기능
Anaconda에는 "conda"라는 패키지 관리자가 포함되어 있습니다. 라이브러리 및 종속성을 쉽게 설치, 업데이트 및 관리하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 PyCharm은 다양하고 정교한 기능을 제공합니다. 여기에는 코드 재구성, 디버깅 및 버전 제어 시스템과의 상호 작용이 포함됩니다.
사전 설치된 패키지
Anaconda에는 다양한 사전 설치된 라이브러리 및 도구가 있습니다. 이들은 데이터 과학 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. NumPy, 팬더, Matplotlib 및 주피터 수첩 이러한 라이브러리 중 일부입니다.
그러나 PyCharm은 이러한 라이브러리를 제공하지 않습니다…
오디언스 (Audience)
Anaconda는 데이터 과학자, 분석가 및 연구원에게 더 적합합니다. 그러나 PyCharm은 대부분 숙련된 개발자와 까다로운 작업을 수행하는 팀을 위한 것입니다.
장점과 단점
아나콘다 장점:
1. 기계 학습 및 데이터 분석을 위한 상당한 양의 사전 설치된 프로그램 보유
2. 패키지 관리자(conda)와 함께 제공됩니다. 이렇게 하면 패키지 설치, 관리 및 업데이트가 간단해집니다.
3. "conda" 환경 관리자와 함께 제공됩니다. 다양한 작업을 위한 격리된 환경을 만들 수 있습니다.
4. 환경 및 패키지 관리를 간단하게 만드는 GUI 기반 탐색기가 있습니다.
5. Jupyter 노트북을 지원합니다. 대화식 데이터 생산을 위한 훌륭한 옵션이며 기계 학습.
아나콘다 단점:
1. 많은 패키지와 함께 제공되기 때문입니다. 따라서 다른 패키지 관리자보다 느릴 수 있습니다.
2. 디스크 공간을 많이 차지할 수 있어 가벼운 용도로는 적합하지 않습니다.
3. pip와 비교하여 일부 사용자는 conda 패키지 관리자가 사용자 친화적이지 않을 수 있습니다.
4. 과학이나 데이터 과학과 연결되지 않은 응용 프로그램을 만드는 데 사용하기에는 너무 무겁고 외부 패키지로 과부하가 걸립니다.
파이참 장점:
- 1. Python 개발자에게 안정적이고 강력한 통합 개발 환경(IDE)에 대한 액세스를 제공합니다.
- 2. 사용이 간편하고 코딩을 간단하게 만드는 논리적 인터페이스가 있습니다.
- 3. 코드 재구성, 디버깅, 코드 완성 등 다양한 기능을 제공합니다.
- 4. SVN 및 Git 버전 제어 시스템을 기본적으로 지원합니다.
- 5. 크리에이터를 지원하고 리소스를 제공하는 강력하고 활동적인 커뮤니티가 있습니다.
파이참 단점:
- 1. 오래된 컴퓨터나 노트북은 상당히 리소스를 많이 사용하기 때문에 느려질 수 있습니다.
- 2. 무료 커뮤니티 에디션에는 프리미엄 프로페셔널 에디션에 포함된 일부 기능이 없습니다.
- 3. 일부 사용자, 특히 IDE에 익숙하지 않은 사용자는 UI가 압도적으로 느껴질 수 있습니다.
고객 사례
PyCharm 사용 사례
데스크톱 애플리케이션 개발
PyCharm은 데스크톱 앱을 만들기 위한 확실한 옵션입니다. 따라서 PyQt 및 Tkinter와 같은 잘 알려진 Python 프레임워크를 지원합니다.
게임 개발
PyCharm은 관련된 프로젝트에 적합한 옵션입니다. 게임 개발. Pygame과 같은 잘 알려진 게임 개발 라이브러리를 지원하기 때문에 특히 편리합니다.
스크립팅 및 자동화
PyCharm은 스크립팅, 자동화 및 시스템 관리 작업. Python의 스크립팅 언어와 같은 스크립팅 및 자동화 라이브러리를 지원합니다.
크로스 플랫폼 개발
Pycharm을 사용하면 여러 플랫폼 간에 빠르고 쉽게 전환할 수 있습니다. 그리고 이것은 Windows, Mac 및 Linux에서 실행되는 교차 플랫폼 앱의 생성을 지원하는 동안입니다.
사물 인터넷(IoT)을 위한 개발
Raspberry Pi와 같은 라이브러리를 지원하므로 IoT 애플리케이션에서도 PyCharm을 사용할 수 있습니다.
Anaconda의 사용 사례
데이터 과학 및 인공 지능
데이터 과학은 Anaconda가 정말 빛을 발하는 영역입니다! NumPy, Pandas 및 Scikit-learn은 모두 Anaconda에 사전 설치되어 있습니다. 따라서 데이터 과학 및 기계 학습 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
과학 기술
Numba, Cython 및 scipy와 같은 패키지와 함께 제공되기 때문에 Anaconda는 과학 컴퓨팅 프로젝트를 위한 환상적인 선택입니다.
데이터 시각화
Anaconda는 다음을 위한 환상적인 옵션입니다. 데이터 시각화 프로젝트. 라이브러리에는 여러 강력한 데이터 시각화 라이브러리가 포함되어 있습니다. 예를 들어; Matplotlib, Seaborn 및 Plotly.
빅 데이터
Dask와 PySpark는 Anaconda의 두 가지 고급 패키지입니다. 그리고 빅 데이터 프로젝트를 관리하는 데 도움이 됩니다.
결론
결론적으로 Anaconda는 주로 데이터 연구 및 과학 컴퓨팅에 사용되는 배포판인 반면 PyCharm은 복잡한 프로젝트를 수행하는 전문 개발자 및 팀에 적합한 IDE입니다.
각 도구의 장단점은 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.
고급 기능은 PyCharm에서 사용할 수 있으며 Anaconda에는 데이터 과학 및 과학 컴퓨팅을 위한 여러 라이브러리가 이미 설치되어 있습니다.
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