Integrert utviklingsmiljø er forkortelsen for det. Det er et kodeverktøy som gjør det enklere å utvikle, teste og feilsøke koden din siden den ofte tilbyr kodefullføring eller kodeinnsikt gjennom utheving, ressursadministrasjon, feilsøkingsverktøy og andre funksjoner.
Selv om IDE er et veldefinert konsept, begynner det å bli redefinert ettersom andre verktøy, inkludert bærbare datamaskiner, begynner å få stadig flere funksjoner som tidligere var eksklusive for IDE-er.
Realiteten er at du kan kode i praktisk talt alle programmer, fra Windows notisblokk til ledetekstkommandoer, men du kan også ønske deg et ekte programmeringsmiljø som kombinerer kodefunksjonalitet med et feilsøkingsmiljø.
Så hvorfor foretrekker eller foretrekker du en standard IDE fremfor noe annet, som en notisblokk?
Praktisk vil være løsningen. Vurder koding med et tekstredigeringsprogram som Windows notisblokk.
Du må kjøre koden når den er fullført. I et tekstredigeringsprogram som dette kan du ikke kjøre programmet; i stedet må du gi en ledetekstkommando.
Ville det ikke vært å foretrekke å ha alt på ett sted i stedet for å bruke to forskjellige programmer? En IDE er forberedt for slike situasjoner.
For å hjelpe deg med å velge den beste løsningen for dine behov, vil dette innlegget presentere en grundig sammenligning av PyCharm, Spyder og Jupyter IDEer.
La oss starte med vår mest kjente PyCharm IDE.
Introduksjon til PyCharm
En av de mest populære Python IDE-ene er PyCharm. PyCharm tilbyr en rekke plugins, sett og verktøy for å øke hastigheten på Python-programmering og samtidig redusere mengden arbeid som kreves for å gjøre det.
I tillegg kan PyCharm tilpasses for å passe individuelle behov og preferanser for produksjon.
Pycharm utviklet denne IDE ved å bruke en rekke plattformer, inkludert Windows, Linux og macOS, og brukte hovedsakelig Python for programmering.
IDE tilbyr muligheter for kodegjennomgang, feilsøking, versjonskontroll, og debugger. I tillegg gjør bruk av ulike APIer det mulig for utviklere å bygge Python-plugins.
IDE gjør oss i stand til å arbeide med ulike databaser bortsett fra andre ressurser.
Til tross for at den er spesielt designet for HTML-, Python-, JavaScript- og CSS-filer, kan den også skrives ved hjelp av den IDE.
I tillegg tilbyr den en vakker brukeropplevelse som kan skreddersys til dine behov via plugins.
Egenskaper
Automatisert koderedigering
Kodeeditoren i PyCharm er intelligent og gjør det lettere å skrive Python-kode av høyeste kaliber.
Bruken av unike fargeskjemaer for nøkkelord, klasser og funksjoner – syntaks og feilutheving – gir en høyere grad av kodeforståelse og lesbarhet.
Kodeeditoren gir ikke bare funksjonen for smart kodefullføring, men lager også instruksjoner for å fullføre den nåværende koden.
Å lokalisere feil og problemer gjøres betraktelig enklere ved å bruke en linter og raske løsninger.
Navigering etter prosjekt og kode
En klasse, funksjon eller fil kan enkelt bli funnet av utviklere takket være verktøyet for kodelesing.
Det er også en betydelig nedgang i tiden og innsatsen som kreves for å oppdatere og endre Python-koden. Søket etter spesifikke prosjektvisninger og strukturelle visninger er enkelt.
Linsemodusen hjelper en utvikler med å grundig undersøke og feilsøke hele Pythons kildekode.
Å finne et element, vektor osv. ved hjelp av kodenavigering skjer nesten umiddelbart. Det er enkelt for utviklere å bytte mellom klasser, filer og metoder.
Multippel teknologiutvikling
Python-utviklere kan også bruke PyCharm til å lage nettapper. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript og andre populære nettteknologier støttes av Python IDE.
I tillegg gis støtte for Python, malspråk og SQL.
I tillegg hjelper PyCharms live redigeringsevne nettutviklere med å designe og endre live nettsteder samtidig.
I en nettleser kan endringer også lett følges. Utviklingen av NodeJS eller AngularJS kan også bruke nettrammeverk.
Integrasjon av versjonskontrollsystemer (VCS)
Et brukervennlig verktøy for å holde styr på endringer som er gjort i filer, programmer og andre informasjonskilder er et versjonskontrollsystem (VCS). Det kan sammenlignes med en database med endringer.
PyCharm gir en singel brukergrensesnitt for CVS, Git, Mercurial, Perforce og Subversion.
Pros
- Lett å bruke
- utallige effektive korte ruter
- installasjonsprosedyre som er enkel
- Flere plugins er tilgjengelige.
- En mer potent, betalt versjon er tilgjengelig.
- utmerket samfunnsengasjement
- gir raskere kodeoppretting
- å kunne klikke én gang for å lese hele kildekoden for Python
Ulemper
- Den har en dyrere betalt versjon
- Python-nybegynnere bør unngå dette.
- Det kan by på vanskeligheter når du forsøker å reparere verktøy som venv
- Et ressurskrevende program, eller et som trenger mye minne og lagring.
Introduksjon til jupyter
For å produsere åpen kildekode-programvare og tilby interaktive datatjenester ved bruk av en rekke programmeringsspråk, ble Project Jupyter etablert. Julia, Python og R er de tre primære programmeringsspråkene som Jupyter støtter.
Et interaktivt nettbasert miljø med datakapasitet kalles Jupyter Notebook. Den tilbyr Jupyter-dokumentformatet, Jupyter Web-applikasjon, og Jupyter Python Web Server.
Hele Jupyter-notisboken er en JSON-basert fil med inn- og utdataceller; disse cellene kan inneholde kode, tekst, matematiske funksjoner og grafer.
Jupyter Notebook er lagret i.ipynb-format. Standard dokumentformater inkludert HTML, PDF, Markdown og Python konverteres også av Jupyter (.ipynb).
Innen datavitenskap blir Jupyter-notisboken ofte brukt.
Egenskaper
Inbuilt Cell Easy Caching:
Det er utfordrende å holde styr på hver celles utførelsesstatus, men Jupyter tar seg av dette for deg.
Hver celle som er aktiv, inkludert de som laster ned terabyte med data fra en fjern server eller et tog maskinlæringsmodeller, har funnene sine bufret av Jupyter.
Dataanalyse som er utforskende
Brukere av Jupyter kan se kodens funn direkte i editoren uten å måtte vente på at andre deler av koden er ferdig. Koden i notisboken kan muligens testes på hver celle når som helst for å gi en utgang.
Dette betyr at, i motsetning til andre vanlige IDE-er som PyCHarm og VSCode, støtter Jupyter in-line utskrift av resultatene, noe som er svært nyttig for den utforskende dataanalyseprosessen (EDA).
Uavhengig av språk
Jupyter Notebook er plattform- og språkuavhengig på grunn av representasjonen i JSON-formatet.
Jupiters evne til å bli behandlet av et bredt spekter av språk og transformert til en rekke filformater, inkludert Markdown, HTML, PDF og andre, er en annen faktor.
kodedokumentasjon
Du kan raskt beskrive skriptene deres i Jupyter, linje for linje, med kommentarer inkludert på hvert trinn.
Enda bedre, koden fungerer fullstendig og brukere kan legge til interaktivitet og forklaringer ved hjelp av Jupyter.
Live-kodeinteraksjoner:
Jupyter Notebook bruker "ipywidgets"-pakker, som tilbyr vanlige brukergrensesnitt for å undersøke interaktiv kode og data. Derfor er ikke Jupyters kode statisk siden den kan endres av brukere og overføres for en ny kjøring.
Kildene for kodeinndata og måltilbakemeldinger kan kontrolleres i nettleseren.
Pros
- Det mest effektive systemet for å starte et datavitenskapelig prosjekt.
- Notater og visualiseringer er lett overførbare.
- Hvis du ønsker å se gjennom en seksjon av kode linje for linje og gi tilbakemelding i sanntid, kan du plassere litt kode i en Jupyter Notebook.
- Markdowns og andre tilleggsfunksjoner er tilgjengelige.
- Skytjenester som GitHub og Pastebin tilbyr kodedelingsmuligheter, men disse løsningene er hovedsakelig passive. Ved å bruke en Jupyter Notebook kan du lese kode, kjøre den og se resultatene i nettleseren din.
Ulemper
- Python-programmeringsmiljøet er ikke omfattende i Jupyter Notebook. Eksempler på funksjoner du ikke ofte ser i en IDE inkluderer interaktiv feilsøking, kodefullføring og moduladministrasjon.
Introduksjon til Spyder
Spyder er en åpen kildekode-IDE på tvers av plattformer. Python Spyder IDE ble utviklet med kun Python.
Den ble utviklet av forskere og spesielt designet for forskere, dataanalytikere og ingeniører. Du kjenner antagelig allerede til Spyder hvis maskinen din kjører Anaconda-distribusjonen.
Det er en datavitenskapelig IDE som er åpen kildekode og på tvers av plattformer. Hvis du aldri har brukt en IDE før, er Spyder et utmerket sted å starte.
NumPy, SciPy, Matplotlib og IPython er inkludert som grunnleggende datavitenskapsbiblioteker. Plugins kan også brukes til å utvide den. I motsetning til andre online IDE-er, ble Spyder utviklet spesielt for datavitenskap.
Selv om det ikke er like fristende som andre IDE-er som Visual Studio eller Atom, bør du likevel prøve det.
Takket være læringskurvens jevnhet, vil du kunne mestre den med en gang. Alternativet for netthjelp, som lar deg slå opp nøyaktige detaljer om biblioteker, er noe nybegynnere vil like å bruke.
Egenskaper
- Du kan bruke den til å kjøre IPython-terminalen.
- Den har en effektiv debugger.
- Knekkpunkter er tilgjengelige (feilsøking og betingede bruddpunkter)
- Du kan kjøre en linje, fil, celle osv. under interaktiv kjøring.
- Gjennom kodeanalyse tilbyr den gå-til-definisjoner, horisontal/vertikal deling og automatisert kodefullføring.
- Siden det ble laget med dataforskere i tankene, som NumPy, fungerer det bra med disse bibliotekene.
- Kjør konfigurasjoner for gjeldende/dedikerte/eksterne konsoll, kommandolinjeparametere og valg av arbeidskatalog, blant annet.
- Den har en innebygd nettleser for dokumentasjon.
Pros
- IDE er lett.
- Den har fantastiske nybegynnervennlige funksjoner, for eksempel online support.
Ulemper
- Det er ikke utrolig tilpasningsdyktig.
- Sammenlignet med konkurrentene er det enklere (f.eks. PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE - Hvilken bør du velge?
Spyder eller PyCharm er de beste alternativene hvis du vil ha en IDE designet spesielt for Python-miljøet fordi de begge er skreddersydd for python-programmering.
Mens Jupyter også fungerer med Python programmeringsspråk, fungerer det også med andre dataspråk.
Lag en Jupyter Notebook hvis du er en nybegynner siden Jupyter er nyttig for nybegynnere og vil hjelpe deg å forstå det grunnleggende.
Hvis du ønsker å kjøre koden mer enn én gang, er Spyder nyttig. Den er avhengig av funksjonene din IDE trenger å tilby, og deretter bør du velge den ideelle.
Hver av de tre har distinkte kvaliteter og fungerer godt med programmeringsoppgaver. Ta deg tid, utdann deg selv og vurder alternativene dine før du velger den beste for deg.
konklusjonen
Vi har så langt sett på mye informasjon om egenskapene, fordelene og ulempene til IDE-ene PyCharm, Jupyter Notebook og Spyder.
Pycharm vil etter min mening fungere best for både nybegynnere og erfarne utviklere fordi den har funksjoner for alle. Så nå er det opp til deg å ta en avgjørelse avhengig av dine behov og prosjekter.
Legg igjen en kommentar