ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਡਿੰਗ ਕਦੇ ਪੁਰਾਣੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਸ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਸਮਾਨ ਸੀਮਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਵੈਬ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ, ਜਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ... ਫਿਰ ਵੀ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਪਾਈਥਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਬਹਿਸ ਹੈ।
ਕਿਹੜਾ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਹੈ; ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਜਾਂ ਪਾਈਚਾਰਮ?
ਖੈਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਪਾਈਚਾਰਮ ਇੱਕ IDE ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੰਡ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੱਲ ਸਾਂਝੀ ਹੈ; ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਟੂਲ ਹਨ।
ਤੁਹਾਡੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਕਿਸ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਚੁਣਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਅਤੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਾਂਗੇ।
ਆਓ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ!
PyCharm
PyCharm ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਾਈਥਨ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ (IDE) ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਰਿਫੈਕਟਰਿੰਗ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਰਗੀਆਂ ਸੁਧਾਰੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ ਵਰਜਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਿਸਟਮ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਟੂਲ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ।
ਐਨਾਕਾਂਡਾ
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵੰਡ ਹੈ।
ਅਤੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਲਈ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੰਦ ਹੈ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਬਸ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਕਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਅਤੇ ਪਾਈਚਾਰਮ ਵਿਚਕਾਰ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ
ਉਦੇਸ਼
PyCharm Python ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ (IDE) ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵੰਡ ਹੈ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਮਰੱਥਾ
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ "conda" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਾਈਚਾਰਮ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਪੁਨਰਗਠਨ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਪ੍ਰੀ-ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜ
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਚੋਣ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ। NumPy, pandas, Matplotlib, ਅਤੇ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਾਈਚਾਰਮ ਇਹਨਾਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ...
ਦਰਸ਼ਕ
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ, ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, PyCharm ਜਿਆਦਾਤਰ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਹੈ।
ਲਾਭ ਅਤੇ ਹਾਨੀਆਂ
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਦੇ ਫਾਇਦੇ:
1. ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਤਰਾ ਹੈ
2. ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ (ਕਾਂਡਾ) ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. "ਕਾਂਡਾ" ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
4. ਇੱਕ GUI-ਅਧਾਰਿਤ ਨੈਵੀਗੇਟਰ ਹੈ ਜੋ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. ਇਸ ਵਿੱਚ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ.
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ:
1. ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਈ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਦੂਜੇ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਿਸਕ ਸਪੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਰੌਸ਼ਨੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਣਉਚਿਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਪਾਈਪ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੰਡਾ ਪੈਕੇਜ ਮੈਨੇਜਰ ਘੱਟ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਰਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਹਰਲੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨਾਲ ਓਵਰਲੋਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਗਿਆਨ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।
PyCharm ਫਾਇਦੇ:
- 1. ਪਾਈਥਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ (IDE) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- 2. ਵਰਤਣ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- 3. ਕੋਡ ਪੁਨਰਗਠਨ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਸਮੇਤ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- 4. SVN ਅਤੇ Git ਸੰਸਕਰਣ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰਥਨ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
- 5. ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੈ ਜੋ ਸ੍ਰੋਤ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
PyCharm ਨੁਕਸਾਨ:
- 1. ਪੁਰਾਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਜਾਂ ਲੈਪਟਾਪਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸੁਸਤ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸੰਸਾਧਨ ਵਾਲਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- 2. ਮੁਫ਼ਤ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਐਡੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਐਡੀਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
- 3. ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿਹੜੇ IDEs ਤੋਂ ਅਣਜਾਣ ਹਨ, ਨੂੰ UI ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਪਾਈਚਾਰਮ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
ਡੈਸਕਟਾਪ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ
PyCharm ਡੈਸਕਟੌਪ ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ PyQt ਅਤੇ Tkinter ਵਰਗੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਪਾਈਥਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਖੇਡ ਵਿਕਾਸ
PyCharm ਸ਼ਾਮਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਖੇਡ ਵਿਕਾਸ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Pygame ਵਰਗੀਆਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਗੇਮ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
PyCharm ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵਾਂ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ. ਇਹ ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਗੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਕਾਸ
Pycharm ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਤੇ, ਇਹ ਵਿੰਡੋਜ਼, ਮੈਕ, ਅਤੇ ਲੀਨਕਸ 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਐਪਸ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹੈ।
ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਲਈ ਵਿਕਾਸ (IoT)
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Raspberry Pi ਵਰਗੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ IoT ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ PyCharm ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਉਹ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾ ਹੈ! NumPy, Pandas, ਅਤੇ Scikit-learn ਸਾਰੇ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਤ ਹਨ। ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Numba, Cython, ਅਤੇ scipy ਵਰਗੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਕਲਪ ਹੈ ਡਾਟਾ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ. ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ; ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ, ਸੀਬੋਰਨ ਅਤੇ ਪਲਾਟਲੀ।
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ
Dask ਅਤੇ PySpark ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਵਿੱਚ ਦੋ ਉੱਨਤ ਪੈਕੇਜ ਹਨ। ਅਤੇ, ਉਹ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਇੱਕ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਾਈਚਾਰਮ ਇੱਕ IDE ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
PyCharm ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਅਤੇ ਐਨਾਕਾਂਡਾ ਕੋਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ