Zintegrowane środowisko programistyczne to jego skrót. Jest to narzędzie do kodowania, które ułatwia opracowywanie, testowanie i debugowanie kodu, ponieważ często oferuje uzupełnianie kodu lub wgląd w kod poprzez wyróżnianie, zarządzanie zasobami, narzędzia do debugowania i inne funkcje.
Nawet jeśli IDE jest dobrze zdefiniowaną koncepcją, zaczyna być definiowane na nowo, ponieważ inne narzędzia, w tym notebooki, zaczynają otrzymywać coraz więcej funkcji, które wcześniej były wyłącznie dla IDE.
W rzeczywistości możesz kodować w praktycznie każdej aplikacji, od notatnika Windows po podpowiadanie poleceń, ale możesz również chcieć prawdziwego środowiska programistycznego, które łączy funkcjonalność kodowania ze środowiskiem debugowania.
Dlaczego więc wolisz lub wolisz standardowe IDE od czegoś innego, na przykład notatnika?
Rozwiązaniem byłaby praktyczność. Rozważ kodowanie za pomocą edytora tekstu, takiego jak Notatnik Windows.
Musisz wykonać swój kod po jego zakończeniu. W takim edytorze tekstu nie można uruchomić programu; zamiast tego musisz wydać polecenie zachęty.
Czy nie byłoby lepiej mieć wszystko w jednym miejscu niż używać dwóch różnych programów? IDE jest przygotowane na takie sytuacje.
Aby pomóc Ci wybrać najlepsze rozwiązanie dla Twoich potrzeb, ten post przedstawi dokładne porównanie IDE PyCharm, Spyder i Jupyter.
Zacznijmy od naszego najsłynniejszego IDE PyCharm.
Wprowadzenie do PyCharm
Jednym z najbardziej lubianych IDE Pythona jest PyCharm. PyCharm oferuje różnorodne wtyczki, zestawy i narzędzia, które przyspieszają programowanie w Pythonie, jednocześnie zmniejszając ilość pracy wymaganej do jego wykonania.
Dodatkowo PyCharm można dostosować do indywidualnych potrzeb i preferencji produkcji.
Pycharm opracował to IDE przy użyciu różnych platform, w tym Windows, Linux i macOS, a do programowania używał głównie Pythona.
IDE oferuje możliwości przeglądu kodu, debugowania, kontrola wersjii debuger. Ponadto wykorzystanie różnych interfejsów API umożliwia programistom tworzenie wtyczek Pythona.
IDE umożliwia nam pracę z różnymi bazami danych poza innymi zasobami.
Pomimo tego, że został specjalnie zaprojektowany dla plików HTML, Python, JavaScript i CSS, można go również napisać przy użyciu tego IDE.
Ponadto oferuje piękne wrażenia użytkownika, które można dostosować do własnych potrzeb za pomocą wtyczek.
Korzyści
Automatyczny edytor kodu
Edytor kodu w PyCharm jest inteligentny i ułatwia pisanie kodu Pythona najwyższego kalibru.
Użycie unikalnych schematów kolorów dla słów kluczowych, klas i funkcji — składni i wyróżniania błędów — zapewnia wyższy stopień zrozumienia i czytelności kodu.
Edytor kodu nie tylko zapewnia możliwość inteligentnego uzupełniania kodu, ale także tworzy wskazówki do ukończenia obecnego kodu.
Lokalizowanie błędów i problemów jest znacznie prostsze dzięki zastosowaniu lintera i szybkich rozwiązań.
Nawigacja według projektu i kodu
Programiści mogą łatwo znaleźć klasę, funkcję lub plik dzięki narzędziu do przeglądania kodu.
Następuje również znaczne skrócenie czasu i wysiłku wymaganego do aktualizacji i zmiany kodu Pythona. Wyszukiwanie konkretnych widoków projektu i widoków konstrukcyjnych jest proste.
Tryb obiektywu pomaga programiście w dokładnym badaniu i debugowaniu całego kodu źródłowego Pythona.
Znalezienie elementu, wektora itp. za pomocą nawigacji po kodzie odbywa się niemal natychmiast. Przełączanie się między klasami, plikami i metodami jest proste dla programistów.
Rozwój wielu technologii
Programiści Pythona mogą również używać PyCharm do tworzenia aplikacji internetowych. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript i inne popularne technologie internetowe są obsługiwane przez IDE Pythona.
Dodatkowo zapewniona jest obsługa języka Python, języków szablonów i SQL.
Dodatkowo, możliwość edycji na żywo PyCharm pomaga twórcom stron internetowych jednocześnie projektować i modyfikować strony internetowe na żywo.
W przeglądarce internetowej zmiany można również łatwo śledzić. Rozwój NodeJS lub AngularJS może również wykorzystywać frameworki webowe.
Integracja systemów kontroli wersji (VCS)
Łatwym w użyciu narzędziem do śledzenia zmian dokonywanych w plikach, programach i innych źródłach informacji jest system kontroli wersji (VCS). Można go porównać do bazy zmian.
PyCharm zapewnia pojedynczy UI dla CVS, Git, Mercurial, Perforce i Subversion.
ZALETY
- Łatwe do użycia
- niezliczone efektywne krótkie trasy
- procedura instalacji, która jest prosta
- Dostępnych jest wiele wtyczek.
- Dostępna jest mocniejsza, płatna wersja.
- doskonałe zaangażowanie społeczności
- pozwala na szybsze tworzenie kodu
- możliwość kliknięcia raz, aby przeczytać cały kod źródłowy Pythona
Wady
- Ma droższą wersję płatną
- Nowicjusze Pythona powinni tego unikać.
- Może to stwarzać trudności przy próbie naprawy narzędzi takich jak venv
- Program intensywnie korzystający z zasobów lub taki, który wymaga dużej ilości pamięci i pamięci.
Wprowadzenie do jupiter
Aby produkować oprogramowanie typu open source i oferować interaktywne usługi obliczeniowe przy użyciu różnych języków programowania, powołano Project Jupyter. Julia, Python i R to trzy podstawowe języki programowania obsługiwane przez Jupyter.
Interaktywne środowisko internetowe o dużej mocy obliczeniowej nazywa się Jupyter Notebook. Oferuje format dokumentu Jupyter, Jupyter Aplikacja internetowai Jupyter Python Web Server.
Cały notatnik Jupyter to plik JSON z komórkami wejściowymi i wyjściowymi; komórki te mogą zawierać kod, tekst, funkcje matematyczne i wykresy.
JNotatnik upyter jest przechowywany w formacie.ipynb. Standardowe formaty dokumentów, w tym HTML, PDF, Markdown i Python, są również konwertowane przez Jupyter (.ipynb).
W dziedzinie nauki o danych często wykorzystuje się notatnik Jupyter.
Korzyści
Wbudowane łatwe buforowanie komórek:
Śledzenie statusu egzekucji każdej komórki jest trudne, ale Jupyter zajmuje się tym za Ciebie.
Każda komórka, która jest aktywna, w tym te, które pobierają terabajty danych z odległego serwera lub pociągu modele uczenia maszynowego, ma swoje wyniki buforowane przez Jupyter.
Analiza danych, która jest eksploracyjna
Użytkownicy Jupytera mogą zobaczyć wyniki kodu bezpośrednio w edytorze, bez konieczności czekania na zakończenie innych części kodu. Kod w notebooku można ewentualnie w każdej chwili przetestować na każdej komórce, aby uzyskać dane wyjściowe.
Oznacza to, że w przeciwieństwie do innych popularnych środowisk IDE, takich jak PyCHarm i VSCode, Jupyter obsługuje drukowanie wyników w linii, co jest bardzo pomocne w procesie eksploracyjnej analizy danych (EDA).
Niezależnie od języka
Notatnik Jupyter jest niezależny od platformy i języka dzięki reprezentacji w formacie JSON.
Kolejnym czynnikiem jest zdolność Jupitera do przetwarzania w wielu językach i przekształcania w różne formaty plików, w tym Markdown, HTML, PDF i inne.
dokumentacja kodu
Możesz szybko opisać ich skrypty w Jupyter, linijka po linijce, z komentarzami dołączanymi na każdym kroku.
Co więcej, kod jest w pełni funkcjonalny, a użytkownicy mogą dodawać interaktywność i wyjaśnienia za pomocą Jupytera.
Interakcje z kodem na żywo:
Jupyter Notebook korzysta z pakietów „ipywidgets”, które oferują wspólne interfejsy użytkownika do badania interaktywnego kodu i danych. Dlatego kod Jupytera nie jest statyczny, ponieważ może być zmieniany przez użytkowników i przesyłany do nowego uruchomienia.
Źródła wprowadzania kodu i informacje zwrotne o celu można kontrolować w przeglądarce.
ZALETY
- Najskuteczniejszy system do rozpoczęcia projektu data science.
- Notatki i wizualizacje można łatwo przenosić.
- Jeśli chcesz przejrzeć sekcję kodu wiersz po wierszu i zaoferować informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, możesz umieścić kod w notesie Jupyter.
- Dostępne są przeceny i inne dodatkowe funkcje.
- Usługi w chmurze, takie jak GitHub i Pastebin, zapewniają możliwości współdzielenia kodu, jednak te rozwiązania są głównie pasywne. Korzystanie z notatnika Jupyter umożliwia odczytywanie kodu, wykonywanie go i przeglądanie wyników w przeglądarce internetowej.
Wady
- Środowisko programowania Python nie jest wyczerpujące w Jupyter Notebook. Przykłady funkcji, których często nie widać w środowisku IDE, obejmują debugowanie interaktywne, uzupełnianie kodu i zarządzanie modułami.
Wprowadzenie do Spyder
Spyder to wieloplatformowe IDE o otwartym kodzie źródłowym. Python Spyder IDE został opracowany wyłącznie przy użyciu Pythona.
Został opracowany przez naukowców i specjalnie zaprojektowany dla naukowców, analityków danych i inżynierów. Prawdopodobnie znasz już Spydera, jeśli na twoim komputerze działa dystrybucja Anaconda.
Jest to IDE do nauki o danych, które jest otwarte i wieloplatformowe. Jeśli nigdy wcześniej nie korzystałeś z IDE, Spyder jest doskonałym miejscem do rozpoczęcia.
NumPy, SciPy, Matplotlib i IPython są dołączone jako podstawowe biblioteki nauki o danych. Do jego rozbudowy można również użyć wtyczek. W przeciwieństwie do innych internetowych IDE, Spyder został opracowany specjalnie dla nauki o danych.
Nawet jeśli nie jest tak kusząca jak inne IDE, takie jak Visual Studio lub Atom, nadal powinieneś spróbować.
Dzięki płynności krzywej uczenia się będziesz w stanie ją opanować od razu. Opcja pomocy online, która umożliwia wyszukanie dokładnych informacji o bibliotekach, jest szczególnie przydatna dla początkujących.
Korzyści
- Możesz go użyć do uruchomienia terminala IPython.
- Posiada skuteczny debugger.
- Dostępne są punkty przerwania (debugowanie i warunkowe punkty przerwania)
- Możesz wykonać linię, plik, komórkę itp. podczas interaktywnego wykonywania.
- Dzięki analizie kodu oferuje definicje przejścia do definicji, podział poziomy/pionowy oraz automatyczne uzupełnianie kodu.
- Ponieważ został stworzony z myślą o analitykach danych, podobnie jak NumPy, dobrze współpracuje z tymi bibliotekami.
- Uruchom między innymi konfiguracje dla bieżącej/dedykowanej/zewnętrznej konsoli, parametrów wiersza poleceń i wyboru katalogów roboczych.
- Posiada wbudowaną przeglądarkę do dokumentacji.
ZALETY
- IDE jest lekkie.
- Ma fantastyczne, przyjazne dla początkujących funkcje, takie jak wsparcie online.
Wady
- Nie jest niewiarygodnie elastyczny.
- W porównaniu do konkurentów jest prostszy (np. PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE – Który wybrać?
Spyder lub PyCharm to najlepsze opcje, jeśli chcesz IDE zaprojektowane specjalnie dla środowiska Python, ponieważ oba są dostosowane do programowania w Pythonie.
Podczas gdy Jupyter współpracuje również z Pythonem język programowania, działa również z innymi językami komputerowymi.
Utwórz notatnik Jupyter, jeśli jesteś nowicjuszem, ponieważ Jupyter jest przydatny dla początkujących i pomoże ci zrozumieć podstawy.
Jeśli chcesz uruchomić kod więcej niż raz, Spyder jest pomocny. Opiera się na funkcjach, które Twoje IDE musi oferować, po czym powinieneś wybrać ten idealny.
Każdy z tych trzech ma odrębne cechy i dobrze sprawdza się w zadaniach programistycznych. Nie spiesz się, edukuj się i zastanów się nad opcjami, zanim wybierzesz najlepszą dla siebie.
Wnioski
Do tej pory przyjrzeliśmy się wielu informacjom na temat możliwości, zalet i wad IDE PyCharm, Jupyter Notebook i Spyder.
Moim zdaniem Pycharm sprawdzi się najlepiej zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów, ponieważ posiada funkcje dla każdego. Tak więc, teraz do Ciebie należy podjęcie decyzji w zależności od Twoich potrzeb i projektów.
Dodaj komentarz