통합 개발 환경은 그것의 약어입니다. 강조 표시, 리소스 관리, 디버깅 도구 및 기타 기능을 통해 코드 완성 또는 코드 통찰력을 제공하기 때문에 코드를 보다 쉽게 개발, 테스트 및 디버그할 수 있는 코딩 도구입니다.
IDE는 잘 정의된 개념이지만 노트북을 비롯한 다른 도구가 이전에 IDE 전용이었던 훨씬 더 많은 기능을 사용하기 시작하면서 재정의되기 시작했습니다.
실제로 Windows 메모장에서 프롬프트 명령에 이르기까지 거의 모든 응용 프로그램에서 코딩할 수 있지만 코딩 기능과 디버깅 환경을 결합한 진정한 프로그래밍 환경을 원할 수도 있습니다.
그렇다면 메모장과 같은 다른 것보다 표준 IDE를 선호하거나 선호하는 이유는 무엇입니까?
실용성이 해결책이 될 것입니다. Windows 메모장과 같은 텍스트 편집기로 코딩하는 것을 고려하십시오.
코드가 완료되면 실행해야 합니다. 이와 같은 텍스트 편집기에서는 프로그램을 실행할 수 없습니다. 대신 프롬프트 명령을 실행해야 합니다.
두 개의 다른 프로그램을 사용하는 것보다 모든 것을 한 위치에 두는 것이 더 낫지 않을까요? 이러한 상황에 대비하여 IDE가 준비되어 있습니다.
요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택하는 데 도움이 되도록 이 게시물에서는 PyCharm, Spyder 및 Jupyter IDE를 철저히 비교합니다.
가장 유명한 PyCharm IDE부터 시작하겠습니다.
장점 소개 PyCharm
가장 인기 있는 Python IDE 중 하나는 PyCharm입니다. PyCharm은 Python 프로그래밍 속도를 높이는 동시에 필요한 작업량을 줄이는 다양한 플러그인, 키트 및 도구를 제공합니다.
또한 PyCharm은 개별 요구 사항 및 프로덕션 환경 설정에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.
Pycharm은 Windows, Linux 및 macOS를 포함한 다양한 플랫폼을 사용하여 이 IDE를 개발했으며 프로그래밍에 Python을 주로 사용했습니다..
IDE는 코드 검토, 디버깅, 버전 관리및 디버거. 또한 다양한 API를 활용하여 개발자가 Python 플러그인을 빌드할 수 있습니다.
IDE를 사용하면 다른 리소스와 별도로 다양한 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
HTML, Python, JavaScript 및 CSS 파일용으로 특별히 설계되었지만 해당 IDE를 사용하여 작성할 수도 있습니다.
또한 플러그인을 통해 필요에 맞게 조정할 수 있는 아름다운 사용자 경험을 제공합니다.
특징
자동화된 코드 편집기
PyCharm의 코드 편집기는 지능적이며 최고 수준의 Python 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.
키워드, 클래스 및 기능(구문 및 오류 강조 표시)에 고유한 색 구성표를 사용하면 코드 이해도와 가독성이 높아집니다.
코드 편집기는 스마트 코드 완성 기능을 제공할 뿐만 아니라 현재 코드를 완성하기 위한 지침을 생성합니다.
린터와 빠른 솔루션을 사용하면 실수와 문제를 찾는 것이 훨씬 더 간단해집니다.
프로젝트 및 코드별 탐색
코드 탐색 도구 덕분에 개발자는 클래스, 기능 또는 파일을 쉽게 찾을 수 있습니다.
또한 Python 코드를 업데이트하고 변경하는 데 필요한 시간과 노력이 크게 줄어듭니다. 특정 프로젝트 뷰와 구조적 뷰를 검색하는 것은 간단합니다.
렌즈 모드는 개발자가 Python의 전체 소스 코드를 철저히 검사하고 디버깅하는 데 도움이 됩니다.
코드 탐색을 사용하여 요소, 벡터 등을 찾는 것은 거의 즉시 발생합니다. 클래스, 파일 및 메서드 간 변경은 개발자에게 간단합니다.
다중 기술 개발
Python 개발자는 PyCharm을 사용하여 웹 앱을 만들 수도 있습니다. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript 및 기타 인기 있는 웹 기술은 Python IDE에서 지원됩니다.
또한 Python, 템플릿 언어 및 SQL에 대한 지원이 제공됩니다.
또한 PyCharm의 라이브 편집 기능은 웹 개발자가 라이브 웹 사이트를 동시에 디자인하고 수정할 수 있도록 도와줍니다.
웹 브라우저에서 변경 사항도 쉽게 따를 수 있습니다. NodeJS 또는 AngularJS의 개발도 웹 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
버전 제어 시스템(VCS) 통합
파일, 프로그램 및 기타 정보 소스의 변경 사항을 추적하기 위한 사용하기 쉬운 도구는 VCS(버전 제어 시스템)입니다. 그것은 변화의 데이터베이스와 비교할 수 있습니다.
PyCharm은 단일 사용자 인터페이스 CVS, Git, Mercurial, Perforce 및 Subversion용.
장점
- 사용하기 쉬운
- 수많은 효과적인 단거리 노선
- 간단한 설치 절차
- 여러 플러그인을 사용할 수 있습니다.
- 더 강력한 유료 버전을 사용할 수 있습니다.
- 우수한 커뮤니티 참여
- 더 빠른 코드 생성 가능
- 한 번 클릭하여 Python의 전체 소스 코드를 읽을 수 있음
단점
- 더 비싼 유료 버전이 있습니다.
- 파이썬 초보자는 이것을 피해야 합니다.
- venv와 같은 도구를 복구하려고 할 때 어려움이 나타날 수 있습니다.
- 리소스 집약적인 프로그램 또는 많은 메모리와 저장 공간이 필요한 프로그램입니다.
장점 소개 주피터
오픈 소스 소프트웨어를 생산하고 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 대화형 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해 Project Jupyter가 설립되었습니다. Julia, Python 및 R은 Jupyter가 지원하는 세 가지 기본 프로그래밍 언어입니다.
컴퓨팅 용량이 있는 대화형 웹 기반 환경을 Jupyter Notebook이라고 합니다. Jupyter 문서 형식인 Jupyter를 제공합니다. 웹 응용 프로그램및 Jupyter Python 웹 서버.
전체 Jupyter 노트북은 입력 및 출력 셀이 있는 JSON 기반 파일입니다. 이러한 셀에는 코드, 텍스트, 수학 함수 및 그래프가 포함될 수 있습니다.
Jupyter 노트북은 .ipynb 형식으로 저장됩니다. HTML, PDF, Markdown 및 Python을 포함한 표준 문서 형식도 Jupyter(.ipynb)로 변환됩니다.
데이터 과학 분야에서는 Jupyter 노트북이 자주 활용됩니다.
특징
내장된 셀 이지 캐싱:
각 셀의 실행 상태를 추적하는 것은 어렵지만 Jupyter가 이를 처리합니다.
원격 서버 또는 기차에서 테라바이트의 데이터를 다운로드하는 셀을 포함하여 활성 상태인 모든 셀 기계 학습 모델, Jupyter에서 결과를 캐시했습니다.
탐색적 데이터 분석
Jupyter 사용자는 코드의 다른 부분이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 편집기에서 직접 코드의 결과를 볼 수 있습니다. 노트북의 코드는 출력을 제공하기 위해 언제든지 모든 셀에서 테스트될 수 있습니다.
즉, PyCHarm 및 VSCode와 같은 다른 일반적인 IDE와 달리 Jupyter는 결과의 인라인 인쇄를 지원하므로 탐색적 데이터 분석(EDA) 프로세스에 매우 유용합니다.
언어에 구애받지 않음
Jupyter Notebook은 JSON 형식으로 표현되기 때문에 플랫폼과 언어에 독립적입니다.
다양한 언어로 처리되고 Markdown, HTML, PDF 등을 포함한 다양한 파일 형식으로 변환되는 Jupiter의 능력은 또 다른 요소입니다.
코드 문서
Jupyter에서 스크립트를 한 줄씩 빠르게 설명할 수 있으며 모든 단계에 주석이 포함되어 있습니다.
더 좋은 점은 코드가 완벽하게 작동하고 사용자가 Jupyter를 사용하여 상호 작용 및 설명을 추가할 수 있다는 것입니다.
라이브 코드 상호 작용:
Jupyter Notebook은 대화형 코드 및 데이터를 조사하기 위한 공통 사용자 인터페이스를 제공하는 "ipywidget" 패키지를 사용합니다. 따라서 Jupyter의 코드는 사용자가 변경할 수 있고 새로운 실행을 위해 전송할 수 있으므로 정적이 아닙니다.
코드 입력 소스 및 대상 피드백은 브라우저에서 제어할 수 있습니다.
장점
- 데이터 과학 프로젝트를 시작하기 위한 가장 효과적인 시스템입니다.
- 메모와 시각화는 쉽게 전송할 수 있습니다.
- 코드 섹션을 한 줄씩 검토하고 실시간 피드백을 제공하려는 경우 Jupyter 노트북에 일부 코드를 배치할 수 있습니다.
- 마크다운 및 기타 추가 기능을 사용할 수 있습니다.
- GitHub 및 Pastebin과 같은 클라우드 서비스는 코드 공유 기능을 제공하지만 이러한 솔루션은 주로 수동적입니다. Jupyter 노트북을 사용하면 코드를 읽고, 실행하고, 웹 브라우저에서 결과를 볼 수 있습니다.
단점
- Python 프로그래밍 환경은 Jupyter Notebook에서 포괄적이지 않습니다. IDE에서 자주 볼 수 없는 기능의 예로는 대화형 디버깅, 코드 완성 및 모듈 관리가 있습니다.
장점 소개 스파이더
Spyder는 크로스 플랫폼, 오픈 소스 IDE입니다. Python Spyder IDE는 Python만을 사용하여 개발되었습니다.
과학자들이 개발했으며 과학자, 데이터 분석가 및 엔지니어를 위해 특별히 설계되었습니다. 컴퓨터가 Anaconda 배포판을 실행하고 있다면 아마도 Spyder를 이미 알고 있을 것입니다.
오픈 소스 및 크로스 플랫폼인 데이터 과학 IDE입니다. 이전에 IDE를 사용한 적이 없다면 Spyder를 시작하는 것이 좋습니다.
NumPy, SciPy, Matplotlib 및 IPython은 기본 데이터 과학 라이브러리로 포함됩니다. 플러그인을 사용하여 확장할 수도 있습니다. 다른 온라인 IDE와 달리 Spyder는 데이터 과학을 위해 특별히 개발되었습니다.
Visual Studio 또는 Atom과 같은 다른 IDE만큼 매력적이지 않더라도 시도해 볼 필요가 있습니다.
학습 곡선의 부드러움 덕분에 바로 마스터할 수 있습니다. 도서관에 대한 정확한 정보를 찾을 수 있는 온라인 지원 옵션은 초보자가 특히 즐겨 사용하는 옵션입니다.
특징
- IPython 터미널을 실행하는 데 사용할 수 있습니다.
- 효과적인 디버거가 있습니다.
- 중단점 사용 가능(디버깅 및 조건부 중단점)
- 대화식 실행 중에 행, 파일, 셀 등을 실행할 수 있습니다.
- 코드 분석을 통해 이동 정의, 수평/수직 분할 및 자동화된 코드 완성을 제공합니다.
- NumPy와 같이 데이터 과학자를 염두에 두고 만들어졌기 때문에 해당 라이브러리와 잘 작동합니다.
- 무엇보다도 현재/전용/외부 콘솔, 명령줄 매개변수 및 작업 디렉터리 선택에 대한 구성을 실행합니다.
- 문서용 브라우저가 내장되어 있습니다.
장점
- IDE는 가볍습니다.
- 온라인 지원과 같은 환상적인 초보자 친화적인 기능이 있습니다.
단점
- 적응력이 뛰어나지 않습니다.
- 경쟁사에 비해 더 간단합니다(예: PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE – 어느 것을 선택해야 합니까?
Spyder 또는 PyCharm은 둘 다 Python 프로그래밍에 맞게 조정되었기 때문에 Python 환경을 위해 특별히 설계된 IDE를 원하는 경우 최상의 옵션입니다.
Jupyter는 Python에서도 작동하지만 프로그래밍 언어, 다른 컴퓨터 언어에서도 작동합니다.
Jupyter는 초보자에게 유용하고 기본 사항을 이해하는 데 도움이 되므로 초보자라면 Jupyter Notebook을 만드십시오.
코드를 두 번 이상 실행하려면 Spyder가 도움이 됩니다. IDE에서 제공해야 하는 기능에 따라 달라지며, 그 후에 이상적인 기능을 선택해야 합니다.
세 가지 각각은 프로그래밍 작업과 잘 어울리는 고유한 특성과 기능을 가지고 있습니다. 시간을 내어 자신을 교육하고 자신에게 가장 적합한 옵션을 선택하기 전에 옵션을 고려하십시오.
결론
지금까지 PyCharm, Jupyter Notebook 및 Spyder IDE의 기능, 이점 및 단점에 대한 많은 정보를 살펴보았습니다.
내 생각에 Pycharm은 모든 사람을 위한 기능이 있기 때문에 초보자와 숙련된 개발자 모두에게 가장 적합합니다. 따라서 이제 귀하의 필요와 프로젝트에 따라 결정을 내리는 것은 귀하에게 달려 있습니다.
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