Integrated Development Environment ang pagpapaikli nito. Isa itong coding tool na ginagawang mas simple ang pagbuo, pagsubok, at pag-debug ng iyong code dahil madalas itong nag-aalok ng pagkumpleto ng code o insight ng code sa pamamagitan ng pag-highlight, pamamahala ng mapagkukunan, mga tool sa pag-debug, at iba pang feature.
Kahit na ang IDE ay isang mahusay na tinukoy na konsepto, nagsisimula itong muling tukuyin habang ang iba pang mga tool, kabilang ang mga notebook, ay nagsisimulang makakuha ng higit pang mga function na dati ay eksklusibo sa mga IDE.
Ang katotohanan ay maaari kang mag-code sa halos anumang application, mula sa Windows notepad hanggang sa mga prompt command, ngunit maaari mo ring hangarin ang isang tunay na kapaligiran ng programming na pinagsasama ang pag-andar ng coding sa isang kapaligiran sa pag-debug.
Kaya bakit mo gugustuhin o mas gusto mo ang isang karaniwang IDE kaysa sa ibang bagay, tulad ng isang notepad?
Ang pagiging praktikal ang magiging solusyon. Isaalang-alang ang coding gamit ang isang text editor tulad ng Windows notepad.
Dapat mong isagawa ang iyong code kapag ito ay kumpleto na. Sa isang text editor na tulad nito, hindi mo maaaring patakbuhin ang iyong programa; sa halip, dapat kang mag-isyu ng prompt command.
Hindi ba mas mainam na magkaroon ng lahat sa isang lokasyon kaysa gumamit ng dalawang natatanging programa? Ang isang IDE ay inihanda para sa mga ganitong sitwasyon.
Upang matulungan kang pumili ng pinakamahusay na solusyon para sa iyong mga pangangailangan, ang post na ito ay magpapakita ng masusing paghahambing ng mga PyCharm, Spyder, at Jupyter IDE.
Magsimula tayo sa aming pinakatanyag na PyCharm IDE.
Panimula sa PyCharm
Ang isa sa mga pinakagustong Python IDE ay ang PyCharm. Nag-aalok ang PyCharm ng iba't ibang mga plugin, kit, at tool upang pabilisin ang Python programming habang binabawasan din ang dami ng trabahong kinakailangan para gawin ito.
Bukod pa rito, maaaring i-customize ang PyCharm upang umangkop sa mga indibidwal na pangangailangan at kagustuhan para sa produksyon.
Binuo ng Pycharm ang IDE na ito gamit ang iba't ibang platform, kabilang ang Windows, Linux, at macOS, at kadalasang ginagamit ang Python para sa programming.
Nag-aalok ang IDE ng mga kakayahan para sa pagsusuri ng code, pag-debug, kontrol ng bersyon, at debugger. Bilang karagdagan, ang paggamit ng iba't ibang mga API ay nagbibigay-daan sa mga developer na bumuo ng mga plugin ng Python.
Ang IDE ay nagbibigay-daan sa amin upang gumana sa iba't ibang mga database bukod sa iba pang mga mapagkukunan.
Sa kabila ng partikular na idinisenyo para sa HTML, Python, JavaScript, at CSS file, maaari rin itong isulat gamit ang IDE na iyon.
Bukod pa rito, nag-aalok ito ng magandang karanasan ng user na maaaring iakma sa iyong mga pangangailangan sa pamamagitan ng mga plugin.
Mga tampok
Automated Code Editor
Ang code editor sa PyCharm ay matalino at ginagawang mas madali ang pagsulat ng Python code na may pinakamataas na kalibre.
Ang paggamit ng mga natatanging color scheme para sa mga keyword, klase, at function—syntax at error highlighting—ay nagbibigay ng mas mataas na antas ng pag-unawa sa code at pagiging madaling mabasa.
Ang editor ng code ay hindi lamang nagbibigay ng kakayahan sa pagkumpleto ng matalinong code ngunit gumagawa din ng mga direksyon para sa pagkumpleto ng kasalukuyang code.
Ang paghahanap ng mga pagkakamali at problema ay ginagawang mas simple sa pamamagitan ng paggamit ng linter at mabilis na mga solusyon.
Pag-navigate ayon sa Proyekto at Code
Ang isang klase, feature, o file ay madaling mahanap ng mga developer salamat sa tool sa pag-browse ng code.
Mayroon ding makabuluhang pagbaba sa oras at pagsisikap na kinakailangan upang i-update at baguhin ang Python code. Ang paghahanap para sa mga partikular na view ng proyekto at structural view ay simple.
Ang lens mode ay tumutulong sa isang developer sa masusing pagsusuri at pag-debug sa buong source code ng Python.
Ang paghahanap ng elemento, vector, atbp. gamit ang code navigation ay nangyayari halos kaagad. Ang pagbabago sa pagitan ng mga klase, file, at pamamaraan ay simple para sa mga developer.
Maramihang Pag-unlad ng Teknolohiya
Ang mga developer ng Python ay maaari ding gumamit ng PyCharm upang lumikha ng mga web app. Sinusuportahan ng Python IDE ang CSS, TypeScript, HTML, CoffeeScript, JavaScript, at iba pang sikat na teknolohiya sa web.
Bukod pa rito, ibinibigay ang suporta para sa Python, mga wika ng template, at SQL.
Bukod pa rito, ang kakayahan ng live na pag-edit ng PyCharm ay tumutulong sa mga web developer na magdisenyo at magbago ng mga live na website nang sabay-sabay.
Sa isang web browser, ang mga pagbabago ay maaari ding madaling sundin. Ang pagbuo ng NodeJS o AngularJS ay maaari ding gumamit ng mga web framework.
Pagsasama ng Version Control System (mga VCS)
Ang isang madaling gamitin na tool para sa pagsubaybay sa mga pagbabagong ginawa sa mga file, program, at iba pang mapagkukunan ng impormasyon ay isang version control system (VCS). Maaari itong ihambing sa isang database ng mga pagbabago.
Nagbibigay ang PyCharm ng isang solong user interface para sa CVS, Git, Mercurial, Perforce, at Subversion.
Mga kalamangan
- Madaling gamitin
- hindi mabilang na epektibong maikling ruta
- ang pamamaraan ng pag-install na simple
- Maramihang mga plugin ay magagamit.
- Available ang isang mas mabisa, bayad na bersyon.
- mahusay na pakikilahok sa komunidad
- nagbibigay-daan para sa mas mabilis na paggawa ng code
- na makapag-click nang isang beses upang basahin ang buong source code para sa Python
Kahinaan
- Mayroon itong mas mahal na bayad na bersyon
- Dapat itong iwasan ng mga baguhan sa Python.
- Maaari itong magkaroon ng mga problema kapag sinusubukang ayusin ang mga tool tulad ng venv
- Isang resource-intensive program, o isa na nangangailangan ng maraming memory at storage.
Panimula sa jupyter
Upang makagawa ng open-source na software at mag-alok ng mga interactive na serbisyo sa computing gamit ang iba't ibang programming language, itinatag ang Project Jupyter. Ang Julia, Python, at R ay ang tatlong pangunahing programming language na sinusuportahan ng Jupyter.
Ang isang interactive na web-based na kapaligiran na may kapasidad sa pag-compute ay tinatawag na Jupyter Notebook. Nag-aalok ito ng format ng dokumentong Jupyter, Jupyter Application sa Web, at Jupyter Python Web Server.
Ang buong Jupyter notebook ay isang JSON-based na file na may mga input at output cell; ang mga cell na ito ay maaaring magsama ng code, text, mathematical function, at graph.
JAng upyter Notebook ay nakaimbak sa.ipynb na format. Ang mga karaniwang format ng dokumento kasama ang HTML, PDF, Markdown, at Python ay kino-convert din ng Jupyter (.ipynb).
Sa larangan ng data science, ang Jupyter notebook ay madalas na ginagamit.
Mga tampok
Inbuilt Cell Easy Caching:
Mahirap na subaybayan ang katayuan ng pagpapatupad ng bawat cell, ngunit si Jupyter ang nag-aalaga dito para sa iyo.
Ang bawat cell na aktibo, kabilang ang mga nagda-download ng mga terabyte ng data mula sa isang malayong server o tren mga modelo ng pag-aaral ng makina, ang mga natuklasan nito ay naka-cache ng Jupyter.
Pagsusuri ng datos na eksploratoryo
Makikita ng mga user ng Jupyter ang mga natuklasan ng code nang direkta sa editor nang hindi kinakailangang maghintay para matapos ang iba pang bahagi ng code. Ang code sa notebook ay posibleng masuri sa bawat cell anumang oras upang magbigay ng output.
Nangangahulugan ito na, kabaligtaran sa iba pang mga karaniwang IDE tulad ng PyCHarm at VSCode, sinusuportahan ng Jupyter ang in-line na pag-print ng mga resulta, na lubhang nakakatulong para sa proseso ng pagsusuri ng data ng eksplorasyon (EDA).
Malaya sa Wika
Ang Jupyter Notebook ay platform- at language-independent dahil sa representasyon nito sa JSON na format.
Ang kakayahan ni Jupiter na maproseso ng isang malawak na hanay ng mga wika at mabago sa iba't ibang mga format ng file, kabilang ang Markdown, HTML, PDF, at iba pa, ay isa pang salik.
dokumentasyon ng code
Mabilis mong mailarawan ang kanilang mga script sa Jupyter, bawat linya, na may kasamang mga komento sa bawat hakbang.
Kahit na mas mabuti, ang code ay ganap na gumagana at ang mga gumagamit ay maaaring magdagdag ng interaktibidad at mga paliwanag gamit ang Jupyter.
Mga Pakikipag-ugnayan sa Live Code:
Gumagamit ang Jupyter Notebook ng mga package na "ipywidgets", na nag-aalok ng mga karaniwang user interface para sa pagsisiyasat ng interactive na code at data. Samakatuwid, ang code ng Jupyter ay hindi static dahil maaari itong baguhin ng mga user at ipadala para sa isang bagong run.
Ang mga pinagmumulan ng input ng code at target na feedback ay maaaring kontrolin sa browser.
Mga kalamangan
- Ang pinaka-epektibong sistema para sa pagsisimula ng isang proyekto ng data science.
- Ang mga tala at visualization ay madaling ilipat.
- Kung gusto mong suriin ang isang seksyon ng linya ng code sa bawat linya at mag-alok ng real-time na feedback, maaari kang maglagay ng ilang code sa isang Jupyter Notebook.
- Available ang mga markdown at iba pang mga karagdagang feature.
- Ang mga serbisyo ng cloud tulad ng GitHub at Pastebin ay nagbibigay ng mga kakayahan sa pagbabahagi ng code, gayunpaman, ang mga solusyong ito ay pangunahing pasibo. Ang paggamit ng Jupyter Notebook ay nagpapahintulot sa iyo na basahin ang code, isagawa ito, at tingnan ang mga resulta sa iyong web browser.
Kahinaan
- Ang Python programming environment ay hindi komprehensibo sa Jupyter Notebook. Kasama sa mga halimbawa ng mga feature na hindi mo madalas makita sa isang IDE ang interactive na pag-debug, pagkumpleto ng code, at pamamahala ng module.
Panimula sa Spyder
Ang Spyder ay isang cross-platform, open-source na IDE. Ang Python Spyder IDE ay binuo gamit lamang ang Python.
Ito ay binuo ng mga siyentipiko at partikular na idinisenyo para sa mga siyentipiko, data analyst, at mga inhinyero. Marahil ay kilala mo na ang Spyder kung ang iyong makina ay nagpapatakbo ng pamamahagi ng Anaconda.
Ito ay isang data science IDE na open source at cross-platform. Kung hindi ka pa nakagamit ng IDE dati, ang Spyder ay isang magandang lugar upang magsimula.
Ang NumPy, SciPy, Matplotlib, at IPython ay kasama bilang mga pangunahing aklatan ng agham ng data. Maaari ding gamitin ang mga plugin upang palawakin ito. Sa kaibahan sa iba pang mga online na IDE, ang Spyder ay partikular na binuo para sa data science.
Kahit na hindi ito nakakaakit gaya ng ibang mga IDE tulad ng Visual Studio o Atom, dapat mo pa rin itong subukan.
Salamat sa kinis ng learning curve, magagawa mo itong ma-master kaagad. Ang opsyon sa online na tulong, na nagbibigay-daan sa iyong maghanap ng mga tumpak na detalye tungkol sa mga aklatan, ay isa na partikular na ikatutuwa ng mga nagsisimula.
Mga tampok
- Magagamit mo ito upang patakbuhin ang terminal ng IPython.
- Mayroon itong epektibong debugger.
- Available ang mga breakpoint (debug at conditional breakpoints)
- Maaari kang magsagawa ng isang linya, file, cell, atbp. sa panahon ng interactive na pagpapatupad.
- Sa pamamagitan ng pagsusuri ng code, nag-aalok ito ng mga go-to na kahulugan, pahalang/vertical na paghahati, at awtomatikong pagkumpleto ng code.
- Dahil nilikha ito nang nasa isip ang mga data scientist, tulad ng NumPy, mahusay itong gumagana sa mga library na iyon.
- Magpatakbo ng mga configuration para sa kasalukuyan/nakatuon/external na console, mga parameter ng command-line, at mga pagpipiliang gumaganang direktoryo, bukod sa iba pang mga bagay.
- Mayroon itong built-in na browser para sa dokumentasyon.
Mga kalamangan
- Ang IDE ay magaan.
- Mayroon itong kamangha-manghang mga tampok na madaling gamitin sa baguhan, tulad ng online na suporta.
Kahinaan
- Ito ay hindi kapani-paniwalang madaling ibagay.
- Kung ikukumpara sa mga katunggali nito, ito ay mas simple (hal., PyCharm).
PyCharm vs Jupyter Notebook vs Spyder IDE – Alin ang dapat mong piliin?
Ang Spyder o PyCharm ay ang pinakamahusay na mga pagpipilian kung gusto mo ng isang IDE na idinisenyo partikular para sa kapaligiran ng Python dahil pareho silang iniayon para sa python programming.
Habang gumagana rin si Jupyter sa Python programming language, gumagana rin ito sa iba pang mga wika sa computer.
Gumawa ng Jupyter Notebook kung ikaw ay isang baguhan dahil ang Jupyter ay kapaki-pakinabang para sa mga nagsisimula at tutulungan kang maunawaan ang mga pangunahing kaalaman.
Kung nais mong patakbuhin ang code nang higit sa isang beses, makakatulong ang Spyder. Ito ay umaasa sa mga tampok na kailangan ng iyong IDE na mag-alok, pagkatapos nito ay dapat mong piliin ang perpekto.
Ang bawat isa sa kanilang tatlo ay may mga natatanging katangian at mahusay na gumagana sa mga gawain sa programming. Maglaan ng oras, turuan ang iyong sarili, at isaalang-alang ang iyong mga pagpipilian bago piliin ang pinakamahusay para sa iyo.
Konklusyon
Sa ngayon ay tinitingnan namin ang maraming impormasyon tungkol sa mga kakayahan, benepisyo, at kawalan ng mga IDE na PyCharm, Jupyter Notebook, at Spyder.
Ang Pycharm, sa aking opinyon, ay pinakamahusay na gagana para sa parehong baguhan at may karanasan na mga developer dahil mayroon itong mga tampok para sa lahat. Kaya, ikaw na ang bahalang gumawa ng desisyon depende sa iyong mga pangangailangan at proyekto.
Mag-iwan ng Sagot