Integrated Development Environment är förkortningen för det. Det är ett kodningsverktyg som gör det enklare att utveckla, testa och felsöka din kod eftersom det ofta erbjuder kodkomplettering eller kodinsikt genom markering, resurshantering, felsökningsverktyg och andra funktioner.
Även om IDE är ett väldefinierat koncept, börjar det omdefinieras när andra verktyg, inklusive bärbara datorer, börjar få allt fler funktioner som tidigare var exklusiva för IDE.
Verkligheten är att du kan koda i praktiskt taget alla program, från Windows-anteckningsblock till snabbkommandon, men du kan också önska dig en riktig programmeringsmiljö som kombinerar kodningsfunktionalitet med en felsökningsmiljö.
Så varför skulle eller föredrar du en standard-IDE framför något annat, som ett anteckningsblock?
Praktiskt skulle vara lösningen. Överväg att koda med en textredigerare som Windows anteckningsblock.
Du måste köra din kod när den är klar. I en textredigerare som denna kan du inte köra ditt program; istället måste du utfärda ett promptkommando.
Skulle det inte vara att föredra att ha allt på en plats istället för att använda två distinkta program? En IDE är förberedd för sådana situationer.
För att hjälpa dig välja den bästa lösningen för dina behov kommer det här inlägget att presentera en grundlig jämförelse av PyCharm, Spyder och Jupyter IDE.
Låt oss börja med vår mest kända PyCharm IDE.
Introduktion till PyCharm
En av de mest omtyckta Python IDE:erna är PyCharm. PyCharm erbjuder en mängd plugins, kit och verktyg för att påskynda Python-programmering samtidigt som det minskar mängden arbete som krävs för att göra det.
Dessutom kan PyCharm anpassas för att passa individuella behov och preferenser för produktion.
Pycharm utvecklade denna IDE med en mängd olika plattformar, inklusive Windows, Linux och macOS, och använde främst Python för programmering.
IDE erbjuder funktioner för kodgranskning, felsökning, versionskontroll, och debugger. Genom att använda olika API:er kan utvecklare dessutom bygga Python-plugins.
IDE gör det möjligt för oss att arbeta med olika databaser förutom andra resurser.
Trots att den är speciellt designad för HTML-, Python-, JavaScript- och CSS-filer kan den också skrivas med den IDE.
Dessutom erbjuder den en vacker användarupplevelse som kan skräddarsys efter dina behov via plugins.
Funktioner
Automatiserad kodredigerare
Kodeditorn i PyCharm är intelligent och gör det lättare att skriva Python-kod av högsta kaliber.
Användningen av unika färgscheman för nyckelord, klasser och funktioner – syntax och felmarkering – ger en högre grad av kodförståelse och läsbarhet.
Kodredigeraren tillhandahåller inte bara förmågan att komplettera den smarta koden utan skapar också instruktioner för att slutföra den aktuella koden.
Att lokalisera misstag och problem görs betydligt enklare genom att använda en linter och snabba lösningar.
Navigering efter projekt och kod
En klass, funktion eller fil kan lätt hittas av utvecklare tack vare kodsökningsverktyget.
Det finns också en betydande minskning av tiden och ansträngningen som krävs för att uppdatera och ändra Python-koden. Sökandet efter specifika projektvyer och strukturella vyer är enkelt.
Linsläget hjälper en utvecklare att noggrant undersöka och felsöka hela Pythons källkod.
Att hitta ett element, vektor, etc. med hjälp av kodnavigering sker nästan omedelbart. Att byta mellan klasser, filer och metoder är enkelt för utvecklare.
Multipel teknikutveckling
Python-utvecklare kan också använda PyCharm för att skapa webbappar. CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript och andra populära webbteknologier stöds av Python IDE.
Dessutom tillhandahålls stöd för Python, mallspråk och SQL.
Dessutom hjälper PyCharms liveredigeringskapacitet webbutvecklare att designa och modifiera livewebbplatser samtidigt.
På en webbläsare kan ändringar också lätt följas. Utvecklingen av NodeJS eller AngularJS kan också använda webbramverk.
Integration av versionskontrollsystem (VCS)
Ett lättanvänt verktyg för att hålla reda på ändringar som gjorts i filer, program och andra informationskällor är ett versionskontrollsystem (VCS). Det kan jämföras med en databas med förändringar.
PyCharm tillhandahåller en singel användargränssnitt för CVS, Git, Mercurial, Perforce och Subversion.
Fördelar
- Lätt att använda
- otaliga effektiva korta rutter
- installationsprocedur som är enkel
- Flera plugins är tillgängliga.
- En mer potent betalversion finns tillgänglig.
- utmärkt samhällsengagemang
- möjliggör snabbare kodskapande
- att kunna klicka en gång för att läsa hela källkoden för Python
Nackdelar
- Den har en dyrare betalversion
- Python-nybörjare bör undvika detta.
- Det kan innebära svårigheter när man försöker reparera verktyg som venv
- Ett resurskrävande program, eller ett som kräver mycket minne och lagring.
Introduktion till jupyter
För att producera mjukvara med öppen källkod och erbjuda interaktiva datortjänster med en mängd olika programmeringsspråk etablerades Project Jupyter. Julia, Python och R är de tre primära programmeringsspråken som Jupyter stöder.
En interaktiv webbaserad miljö med datorkapacitet kallas Jupyter Notebook. Den erbjuder Jupyter-dokumentformatet Jupyter Webbapplikation, och Jupyter Python Web Server.
Hela Jupyter-anteckningsboken är en JSON-baserad fil med in- och utdataceller; dessa celler kan innehålla kod, text, matematiska funktioner och grafer.
Jupyter Notebook lagras i.ipynb-format. Standarddokumentformat inklusive HTML, PDF, Markdown och Python konverteras också av Jupyter (.ipynb).
Inom området datavetenskap används Jupyter-anteckningsboken ofta.
Funktioner
Inbyggd cell enkel cachelagring:
Det är utmanande att hålla reda på varje cells exekveringsstatus, men Jupyter tar hand om detta åt dig.
Varje cell som är aktiv, inklusive de som laddar ner terabyte med data från en avlägsen server eller tåg maskininlärningsmodeller, har sina fynd cachade av Jupyter.
Dataanalys som är utforskande
Användare av Jupyter kan se kodens resultat direkt i editorn utan att behöva vänta på att andra delar av koden ska avslutas. Koden i anteckningsboken kan möjligen testas på varje cell när som helst för att ge en utdata.
Detta innebär att, i motsats till andra vanliga IDE:er som PyCHarm och VSCode, stöder Jupyter in-line utskrift av resultaten, vilket är mycket användbart för den utforskande dataanalysprocessen (EDA).
Oberoende av språk
Jupyter Notebook är plattforms- och språkoberoende på grund av dess representation i JSON-format.
Jupiters förmåga att bearbetas av ett brett utbud av språk och omvandlas till en mängd olika filformat, inklusive Markdown, HTML, PDF och andra, är en annan faktor.
koddokumentation
Du kan snabbt beskriva deras manus i Jupyter, rad för rad, med kommentarer inkluderade vid varje steg.
Ännu bättre, koden fungerar fullständigt och användare kan lägga till interaktivitet och förklaringar med hjälp av Jupyter.
Livekodinteraktioner:
Jupyter Notebook använder sig av "ipywidgets"-paket, som erbjuder vanliga användargränssnitt för att undersöka interaktiv kod och data. Därför är Jupyters kod inte statisk eftersom den kan ändras av användare och överföras för en ny körning.
Källorna för kodinmatning och målåterkoppling kan styras i webbläsaren.
Fördelar
- Det mest effektiva systemet för att påbörja ett datavetenskapligt projekt.
- Anteckningar och visualiseringar är lätta att överföra.
- Om du vill granska ett avsnitt av koden rad för rad och ge feedback i realtid, kan du lägga in lite kod i en Jupyter Notebook.
- Markdowns och andra tilläggsfunktioner är tillgängliga.
- Molntjänster som GitHub och Pastebin tillhandahåller koddelningsmöjligheter, men dessa lösningar är huvudsakligen passiva. Genom att använda en Jupyter Notebook kan du läsa kod, köra den och se resultaten i din webbläsare.
Nackdelar
- Python-programmeringsmiljön är inte heltäckande i Jupyter Notebook. Exempel på funktioner som du inte ofta ser i en IDE inkluderar interaktiv felsökning, kodkomplettering och modulhantering.
Introduktion till Spyder
Spyder är en plattformsöverskridande IDE med öppen källkod. Python Spyder IDE utvecklades med enbart Python.
Den har utvecklats av forskare och speciellt utformad för forskare, dataanalytiker och ingenjörer. Du känner förmodligen redan till Spyder om din maskin kör Anaconda-distributionen.
Det är en datavetenskaplig IDE som är öppen källkod och plattformsoberoende. Om du aldrig har använt en IDE tidigare är Spyder ett utmärkt ställe att börja.
NumPy, SciPy, Matplotlib och IPython ingår som grundläggande datavetenskapsbibliotek. Plugins kan också användas för att utöka den. Till skillnad från andra online-IDE:er utvecklades Spyder specifikt för datavetenskap.
Även om det inte är lika lockande som andra IDE som Visual Studio eller Atom, bör du ändå prova.
Tack vare inlärningskurvans smidighet kommer du att kunna bemästra den direkt. Onlineassistansalternativet, som gör att du kan slå upp exakta detaljer om bibliotek, är ett som nybörjare kommer att uppskatta särskilt.
Funktioner
- Du kan använda den för att köra IPython-terminalen.
- Den har en effektiv debugger.
- Brytpunkter är tillgängliga (felsökning och villkorade brytpunkter)
- Du kan köra en rad, fil, cell, etc. under interaktiv körning.
- Genom kodanalys erbjuder den go-to-definitioner, horisontell/vertikal uppdelning och automatiserad kodkomplettering.
- Eftersom det skapades med datavetare i åtanke, som NumPy, fungerar det bra med dessa bibliotek.
- Kör konfigurationer för den aktuella/dedikerade/externa konsolen, kommandoradsparametrar och val av arbetskataloger, bland annat.
- Den har en inbyggd webbläsare för dokumentation.
Fördelar
- IDE är lätt.
- Den har fantastiska nybörjarvänliga funktioner, som onlinesupport.
Nackdelar
- Det är inte otroligt anpassningsbart.
- Jämfört med sina konkurrenter är det enklare (t.ex. PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE – Vilken ska du välja?
Spyder eller PyCharm är de bästa alternativen om du vill ha en IDE designad speciellt för Python-miljön eftersom de båda är skräddarsydda för python-programmering.
Medan Jupyter också fungerar med Python programmeringsspråkfungerar den även med andra datorspråk.
Skapa en Jupyter Notebook om du är nybörjare eftersom Jupyter är användbart för nybörjare och hjälper dig att förstå grunderna.
Om du vill köra koden mer än en gång är Spyder till hjälp. Den förlitar sig på de funktioner som din IDE behöver erbjuda, varefter du bör välja den perfekta.
Var och en av de tre av dem har distinkta egenskaper och fungerar bra med programmeringsuppgifter. Ta dig tid, utbilda dig själv och överväg dina alternativ innan du väljer det bästa för dig.
Slutsats
Vi har hittills tittat på mycket information om funktionerna, fördelarna och nackdelarna med IDE:erna PyCharm, Jupyter Notebook och Spyder.
Pycharm, enligt min mening, kommer att fungera bäst för både nybörjare och erfarna utvecklare eftersom det har funktioner för alla. Så nu är det upp till dig att fatta ett beslut beroende på dina behov och projekt.
Kommentera uppropet