مربوط ترقیاتی ماحول اس کا مخفف ہے۔ یہ ایک کوڈنگ ٹول ہے جو آپ کے کوڈ کو تیار کرنا، جانچنا اور ڈیبگ کرنا آسان بناتا ہے کیونکہ یہ اکثر ہائی لائٹنگ، ریسورس مینجمنٹ، ڈیبگنگ ٹولز اور دیگر خصوصیات کے ذریعے کوڈ کی تکمیل یا کوڈ کی بصیرت پیش کرتا ہے۔
یہاں تک کہ جب کہ IDE ایک اچھی طرح سے متعین تصور ہے، اس کی دوبارہ تعریف کی جانے لگی ہے کیونکہ نوٹ بک سمیت دیگر ٹولز، پہلے سے زیادہ فنکشن حاصل کرنا شروع کر دیتے ہیں جو پہلے IDEs کے لیے مخصوص تھے۔
حقیقت یہ ہے کہ آپ ونڈوز نوٹ پیڈ سے لے کر پرامپٹ کمانڈز تک عملی طور پر کسی بھی ایپلی کیشن میں کوڈ کر سکتے ہیں، لیکن آپ ایک حقیقی پروگرامنگ ماحول کی بھی خواہش کر سکتے ہیں جو کوڈنگ کی فعالیت کو ڈیبگنگ ماحول کے ساتھ جوڑتا ہے۔
تو آپ کیوں یا کسی معیاری IDE کو کسی اور چیز پر ترجیح دیتے ہیں، جیسے نوٹ پیڈ؟
عملییت ہی حل ہو گی۔ ونڈوز نوٹ پیڈ جیسے ٹیکسٹ ایڈیٹر کے ساتھ کوڈنگ پر غور کریں۔
اپنے کوڈ کے مکمل ہونے کے بعد آپ کو اس پر عمل درآمد کرنا ہوگا۔ اس طرح کے ٹیکسٹ ایڈیٹر میں، آپ اپنا پروگرام نہیں چلا سکتے۔ اس کے بجائے، آپ کو فوری کمانڈ جاری کرنا ہوگا۔
کیا دو الگ الگ پروگرام استعمال کرنے کے بجائے سب کچھ ایک جگہ پر رکھنا بہتر نہیں ہوگا؟ ایسے حالات کے لیے ایک IDE تیار کیا جاتا ہے۔
اپنی ضروریات کے لیے بہترین حل منتخب کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے، یہ پوسٹ PyCharm، Spyder، اور Jupyter IDEs کا مکمل موازنہ پیش کرے گی۔
آئیے اپنے سب سے مشہور PyCharm IDE کے ساتھ شروع کریں۔
کا تعارف PyCharm
سب سے زیادہ پسند کی جانے والی Python IDEs میں سے ایک PyCharm ہے۔ PyCharm Python پروگرامنگ کو تیز کرنے کے لیے مختلف قسم کے پلگ ان، کٹس اور ٹولز پیش کرتا ہے جبکہ اس کے لیے درکار کام کی مقدار کو بھی کم کرتا ہے۔
مزید برآں، PyCharm کو پیداوار کے لیے انفرادی ضروریات اور ترجیحات کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔
Pycharm نے اس IDE کو ونڈوز، لینکس اور میک او ایس سمیت متعدد پلیٹ فارمز کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا اور بنیادی طور پر پروگرامنگ کے لیے Python کو استعمال کیا۔.
IDE کوڈ کا جائزہ لینے، ڈیبگنگ، ورژن کنٹرول، اور ڈیبگر۔ مزید برآں، مختلف APIs کا استعمال ڈویلپرز کو Python پلگ ان بنانے کے قابل بناتا ہے۔
IDE ہمیں دوسرے وسائل کے علاوہ مختلف ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرنے کے قابل بناتا ہے۔
HTML، Python، JavaScript اور CSS فائلوں کے لیے خاص طور پر ڈیزائن کیے جانے کے باوجود، اسے اس IDE کا استعمال کرتے ہوئے بھی لکھا جا سکتا ہے۔
مزید برآں، یہ صارف کا ایک خوبصورت تجربہ پیش کرتا ہے جسے پلگ ان کے ذریعے آپ کی ضروریات کے مطابق بنایا جا سکتا ہے۔
خصوصیات
خودکار کوڈ ایڈیٹر
PyCharm میں کوڈ ایڈیٹر ذہین ہے اور اعلیٰ صلاحیت کے Python کوڈ کو لکھنا آسان بناتا ہے۔
کلیدی الفاظ، کلاسز، اور فنکشنز کے لیے منفرد رنگ سکیموں کا استعمال — نحو اور غلطی کو نمایاں کرنا — کوڈ کو سمجھنے اور پڑھنے کی اہلیت کی اعلیٰ ڈگری فراہم کرتا ہے۔
کوڈ ایڈیٹر نہ صرف سمارٹ کوڈ کو مکمل کرنے کی صلاحیت فراہم کرتا ہے بلکہ موجودہ کوڈ کو مکمل کرنے کے لیے ہدایات بھی بناتا ہے۔
لنٹر اور تیز حل کا استعمال کرکے غلطیوں اور مسائل کا پتہ لگانا کافی آسان بنا دیا جاتا ہے۔
پروجیکٹ اور کوڈ کے ذریعہ نیویگیشن
کوڈ براؤزنگ ٹول کی بدولت ایک کلاس، فیچر یا فائل کو ڈیولپرز آسانی سے تلاش کر سکتے ہیں۔
Python کوڈ کو اپ ڈیٹ اور تبدیل کرنے کے لیے درکار وقت اور کوشش میں بھی نمایاں کمی واقع ہوئی ہے۔ مخصوص منصوبے کے خیالات اور ساختی نظریات کی تلاش آسان ہے۔
لینس موڈ ایک ڈویلپر کو ازگر کے پورے سورس کوڈ کی اچھی طرح جانچ اور ڈیبگ کرنے میں مدد کرتا ہے۔
کوڈ نیویگیشن کا استعمال کرتے ہوئے عنصر، ویکٹر وغیرہ کو تلاش کرنا تقریباً فوری طور پر ہوتا ہے۔ کلاسز، فائلز اور طریقوں کے درمیان تبدیلی کرنا ڈویلپرز کے لیے آسان ہے۔
ایک سے زیادہ ٹیکنالوجی کی ترقی
Python کے ڈویلپرز بھی PyCharm کو ویب ایپس بنانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ CSS، TypeScript، HTML، CoffeeScript، JavaScript، اور دیگر مشہور ویب ٹیکنالوجیز Python IDE کے ذریعے تعاون یافتہ ہیں۔
مزید برآں، پائتھون، ٹیمپلیٹ لینگوئجز اور ایس کیو ایل کے لیے سپورٹ فراہم کی جاتی ہے۔
مزید برآں، PyCharm کی لائیو ایڈیٹنگ کی صلاحیت ویب ڈویلپرز کو ایک ہی وقت میں لائیو ویب سائٹس کو ڈیزائن اور ان میں ترمیم کرنے میں مدد کرتی ہے۔
ویب براؤزر پر، تبدیلیاں بھی آسانی سے کی جا سکتی ہیں۔ نوڈ جے ایس یا انگولر جے ایس کی ترقی بھی ویب فریم ورک استعمال کرسکتی ہے۔
ورژن کنٹرول سسٹمز (VCSs) کا انضمام
فائلوں، پروگراموں اور معلومات کے دیگر ذرائع میں کی گئی تبدیلیوں پر نظر رکھنے کے لیے استعمال میں آسان ٹول ورژن کنٹرول سسٹم (VCS) ہے۔ اس کا موازنہ تبدیلیوں کے ڈیٹا بیس سے کیا جا سکتا ہے۔
PyCharm ایک سنگل فراہم کرتا ہے۔ یوزر انٹرفیس CVS، Git، Mercurial، Perforce، اور Subversion کے لیے۔
پیشہ
- استعمال میں آسان
- بے شمار موثر مختصر راستے
- تنصیب کا طریقہ کار آسان ہے
- ایک سے زیادہ پلگ ان دستیاب ہیں۔
- ایک زیادہ طاقتور، ادا شدہ ورژن دستیاب ہے۔
- بہترین کمیونٹی کی شمولیت
- کوڈ کو تیز تر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔
- Python کے لیے پورے سورس کوڈ کو پڑھنے کے لیے ایک بار کلک کرنے کے قابل ہونا
خامیاں
- اس کا ایک قیمتی ادا شدہ ورژن ہے۔
- ازگر کے نئے آنے والوں کو اس سے بچنا چاہیے۔
- venv جیسے ٹولز کی مرمت کرنے کی کوشش کرتے وقت یہ مشکلات پیش کر سکتا ہے۔
- ایک وسائل پر مبنی پروگرام، یا ایسا پروگرام جس میں بہت زیادہ میموری اور اسٹوریج کی ضرورت ہو۔
کا تعارف مشتری
اوپن سورس سافٹ ویئر تیار کرنے اور متعدد پروگرامنگ زبانوں کا استعمال کرتے ہوئے انٹرایکٹو کمپیوٹنگ خدمات پیش کرنے کے لیے پروجیکٹ Jupyter قائم کیا گیا۔ جولیا، ازگر، اور آر تین بنیادی پروگرامنگ زبانیں ہیں جن کو Jupyter سپورٹ کرتا ہے۔
کمپیوٹنگ کی صلاحیت کے ساتھ انٹرایکٹو ویب پر مبنی ماحول کو Jupyter Notebook کہا جاتا ہے۔ یہ Jupyter دستاویز کی شکل، Jupyter پیش کرتا ہے۔ ویب ایپلیکیشن۔، اور Jupyter Python ویب سرور۔
پوری Jupyter نوٹ بک ایک JSON پر مبنی فائل ہے جس میں ان پٹ اور آؤٹ پٹ سیلز ہیں۔ ان سیلز میں کوڈ، ٹیکسٹ، ریاضی کے افعال اور گراف شامل ہو سکتے ہیں۔
Jupyter نوٹ بک ipynb فارمیٹ میں محفوظ ہے۔ معیاری دستاویز کے فارمیٹس بشمول HTML، PDF، Markdown، اور Python کو بھی Jupyter (.ipynb) کے ذریعے تبدیل کیا جاتا ہے۔
ڈیٹا سائنس کے میدان میں، Jupyter نوٹ بک کو کثرت سے استعمال کیا جاتا ہے۔
خصوصیات
ان بلٹ سیل آسان کیشنگ:
ہر سیل کے عمل درآمد کی حیثیت کو ٹریک کرنا مشکل ہے، لیکن Jupyter آپ کے لیے اس کا خیال رکھتا ہے۔
ہر وہ سیل جو فعال ہے، بشمول وہ جو دور دراز کے سرور یا ٹرین سے ٹیرا بائٹس ڈیٹا ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں۔ مشین سیکھنے کے ماڈل، اس کے نتائج کو Jupyter کے ذریعہ محفوظ کیا گیا ہے۔
ڈیٹا کا تجزیہ جو تحقیقی ہے۔
Jupyter کے صارفین کوڈ کے دیگر حصوں کے ختم ہونے کا انتظار کیے بغیر کوڈ کے نتائج کو براہ راست ایڈیٹر میں دیکھ سکتے ہیں۔ آؤٹ پٹ فراہم کرنے کے لیے نوٹ بک میں موجود کوڈ کو کسی بھی وقت ہر سیل پر ٹیسٹ کیا جا سکتا ہے۔
اس کا مطلب یہ ہے کہ، دیگر عام IDEs جیسے PyCHarm اور VSCode کے برعکس، Jupyter نتائج کی ان لائن پرنٹنگ کو سپورٹ کرتا ہے، جو کہ ریسرچ ڈیٹا اینالیسس (EDA) کے عمل کے لیے بہت مددگار ہے۔
زبان سے آزاد
Jupyter Notebook JSON فارمیٹ میں اپنی نمائندگی کی وجہ سے پلیٹ فارم اور زبان سے آزاد ہے۔
مشتری کی زبانوں کی ایک وسیع رینج کے ذریعے عمل کرنے اور مارک ڈاؤن، ایچ ٹی ایم ایل، پی ڈی ایف، اور دیگر سمیت متعدد فائل فارمیٹس میں تبدیل ہونے کی صلاحیت ایک اور عنصر ہے۔
کوڈ دستاویزات
آپ ان کے اسکرپٹس کو Jupyter میں، لائن بہ سطر، ہر قدم پر تبصروں کے ساتھ تیزی سے بیان کر سکتے ہیں۔
اس سے بھی بہتر، کوڈ مکمل طور پر کام کر رہا ہے اور صارفین Jupyter کا استعمال کرتے ہوئے تعاملات اور وضاحتیں شامل کر سکتے ہیں۔
لائیو کوڈ تعاملات:
Jupyter Notebook "ipywidgets" پیکیجز کا استعمال کرتی ہے، جو انٹرایکٹو کوڈ اور ڈیٹا کی چھان بین کے لیے عام یوزر انٹرفیس پیش کرتے ہیں۔ لہذا، Jupyter کا کوڈ جامد نہیں ہے کیونکہ اسے صارفین کے ذریعے تبدیل کیا جا سکتا ہے اور نئے چلانے کے لیے منتقل کیا جا سکتا ہے۔
کوڈ ان پٹ اور ٹارگٹ فیڈ بیک کے ذرائع کو براؤزر میں کنٹرول کیا جا سکتا ہے۔
پیشہ
- ڈیٹا سائنس پروجیکٹ شروع کرنے کا سب سے مؤثر نظام۔
- نوٹس اور تصورات آسانی سے منتقلی کے قابل ہیں۔
- اگر آپ کوڈ لائن کے کسی حصے کا بذریعہ لائن جائزہ لینا چاہتے ہیں اور ریئل ٹائم فیڈ بیک پیش کرنا چاہتے ہیں، تو آپ Jupyter نوٹ بک میں کچھ کوڈ رکھ سکتے ہیں۔
- مارک ڈاؤنز اور دیگر اضافی خصوصیات دستیاب ہیں۔
- کلاؤڈ سروسز جیسے GitHub اور Pastebin کوڈ شیئرنگ کی صلاحیتیں فراہم کرتی ہیں، تاہم، یہ حل بنیادی طور پر غیر فعال ہیں۔ Jupyter نوٹ بک کا استعمال آپ کو کوڈ پڑھنے، اس پر عمل کرنے اور اپنے ویب براؤزر میں نتائج دیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔
خامیاں
- Jupyter Notebook میں Python پروگرامنگ کا ماحول جامع نہیں ہے۔ ان خصوصیات کی مثالیں جو آپ اکثر IDE میں نہیں دیکھیں گے ان میں انٹرایکٹو ڈیبگنگ، کوڈ کی تکمیل، اور ماڈیول مینجمنٹ شامل ہیں۔
کا تعارف سپائڈر
اسپائیڈر ایک کراس پلیٹ فارم، اوپن سورس IDE ہے۔ Python Spyder IDE کو مکمل طور پر Python کا استعمال کرتے ہوئے تیار کیا گیا تھا۔
اسے سائنسدانوں نے تیار کیا تھا اور خاص طور پر سائنسدانوں، ڈیٹا تجزیہ کاروں اور انجینئرز کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ اگر آپ کی مشین ایناکونڈا ڈسٹری بیوشن چلا رہی ہے تو آپ شاید پہلے ہی اسپائیڈر کو جانتے ہوں گے۔
یہ ایک ڈیٹا سائنس IDE ہے جو اوپن سورس اور کراس پلیٹ فارم ہے۔ اگر آپ نے پہلے کبھی IDE استعمال نہیں کیا ہے تو، Spyder شروع کرنے کے لیے ایک بہترین جگہ ہے۔
NumPy، SciPy، Matplotlib، اور IPython کو بنیادی ڈیٹا سائنس لائبریریوں کے طور پر شامل کیا گیا ہے۔ اس کو بڑھانے کے لیے پلگ ان بھی استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ دیگر آن لائن IDEs کے برعکس، Spyder کو خاص طور پر ڈیٹا سائنس کے لیے تیار کیا گیا تھا۔
یہاں تک کہ اگر یہ ویژول اسٹوڈیو یا ایٹم جیسے دوسرے IDEs کی طرح دلکش نہیں ہے، تب بھی آپ کو اسے آزمانا چاہیے۔
سیکھنے کے منحنی خطوط کی ہمواری کی بدولت، آپ فوراً اس میں مہارت حاصل کر سکیں گے۔ آن لائن امداد کا اختیار، جو آپ کو لائبریریوں کے بارے میں درست تفصیلات تلاش کرنے کے قابل بناتا ہے، ایک ایسا اختیار ہے جسے استعمال کرنے والے خاص طور پر لطف اندوز ہوں گے۔
خصوصیات
- آپ اسے IPython ٹرمینل چلانے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
- اس میں ایک موثر ڈیبگر ہے۔
- بریک پوائنٹس دستیاب ہیں (ڈیبگنگ اور مشروط بریک پوائنٹس)
- آپ انٹرایکٹو عمل کے دوران ایک لائن، فائل، سیل، وغیرہ کو انجام دے سکتے ہیں۔
- کوڈ کے تجزیہ کے ذریعے، یہ گو ٹو تعریفیں، افقی/عمودی تقسیم، اور خودکار کوڈ کی تکمیل پیش کرتا ہے۔
- جیسا کہ یہ ڈیٹا سائنسدانوں کو ذہن میں رکھتے ہوئے بنایا گیا تھا، جیسے NumPy، یہ ان لائبریریوں کے ساتھ اچھی طرح سے کام کرتا ہے۔
- دیگر چیزوں کے علاوہ موجودہ/سرشار/بیرونی کنسول، کمانڈ لائن پیرامیٹرز، اور ورکنگ ڈائرکٹری کے انتخاب کے لیے کنفیگریشنز چلائیں۔
- اس میں دستاویزات کے لیے بلٹ ان براؤزر ہے۔
پیشہ
- IDE ہلکا پھلکا ہے۔
- اس میں لاجواب ابتدائی دوستانہ خصوصیات ہیں، جیسے آن لائن سپورٹ۔
خامیاں
- یہ ناقابل یقین حد تک موافقت پذیر نہیں ہے۔
- اپنے حریفوں کے مقابلے میں، یہ آسان ہے (مثال کے طور پر، PyCharm)۔
PyCharm بمقابلہ Jupyter Notebook بمقابلہ Spyder IDE - آپ کو کون سا انتخاب کرنا چاہئے؟
Spyder یا PyCharm بہترین آپشنز ہیں اگر آپ ایک IDE کو خاص طور پر Python کے ماحول کے لیے ڈیزائن کرنا چاہتے ہیں کیونکہ یہ دونوں python پروگرامنگ کے لیے تیار کیے گئے ہیں۔
جبکہ Jupyter بھی Python کے ساتھ کام کرتا ہے۔ پروگرامنگ زبانیہ کمپیوٹر کی دوسری زبانوں کے ساتھ بھی کام کرتا ہے۔
اگر آپ نوآموز ہیں تو ایک Jupyter نوٹ بک بنائیں کیونکہ Jupyter ابتدائی افراد کے لیے مفید ہے اور بنیادی باتوں کو سمجھنے میں آپ کی مدد کرے گا۔
اگر آپ کوڈ کو ایک سے زیادہ بار چلانا چاہتے ہیں تو اسپائیڈر مددگار ہے۔ یہ ان خصوصیات پر انحصار کرتا ہے جو آپ کے IDE کو پیش کرنے کی ضرورت ہے، جس کے بعد آپ کو ایک مثالی انتخاب کرنا چاہیے۔
ان تینوں میں سے ہر ایک پروگرامنگ کے کاموں کے ساتھ الگ الگ خصوصیات اور کام کرتا ہے۔ اپنا وقت نکالیں، خود کو تعلیم دیں، اور اپنے لیے بہترین انتخاب کرنے سے پہلے اپنے اختیارات پر غور کریں۔
نتیجہ
ہم نے اب تک IDEs PyCharm، Jupyter Notebook، اور Spyder کی صلاحیتوں، فوائد اور خرابیوں کے بارے میں بہت سی معلومات کو دیکھا ہے۔
Pycharm، میری رائے میں، نوسکھئیے اور تجربہ کار ڈویلپرز دونوں کے لیے بہترین کام کرے گا کیونکہ اس میں ہر ایک کے لیے خصوصیات ہیں۔ لہذا، اب یہ آپ پر منحصر ہے کہ آپ اپنی ضروریات اور منصوبوں کے مطابق فیصلہ کریں۔
جواب دیجئے