用 Python 编码永远不会过时。 使用这种语言进行编程时,天空是极限。 您可以进行 Web 开发、数据科学或科学计算……然而,我们在 Python 开发人员之间存在争论。
哪一个更好; 蟒蛇还是 Pycharm?
好吧,首先,它们不是一回事。 Pycharm 是一个 IDE,而 Anaconda 是 Python 和 R 编程语言的分布。 但是,他们有一个共同点; 它们都是用 Python 编写代码的出色工具。
为了帮助您为即将开展的项目选择哪一款,我们将比较它们的功能、用例和优势。
让我们深入了解它!
PyCharm
PyCharm 是一个复杂的 Python 集成开发环境 (IDE)。 它具有改进的功能,例如重构、调试和与 版本控制 系统。
您可以使用此工具协助专业开发人员和团队。 此外,您可以轻松处理复杂的项目。 这包括对 Web 开发框架的支持。 此外,它非常适合科学计算和数据科学。
蟒蛇
Anaconda 是一种 Python 和 R 编程语言发行版。
并且,它包括大量用于数据研究的预装库和工具。 它尤其是一种流行的工具 数据科学家、分析师和研究人员。 如果你想入门数据科学,Anaconda 可以让你快速简单地入门。
您可以使用 Conda(Anaconda 附带的包管理器)来方便地安装、更新和管理库。
Anaconda 和 PyCharm 的主要区别
宗旨
PyCharm 是专门用于 Python 编码的集成开发环境 (IDE)。 但是,Anaconda 是一种 Python 和 R 编程语言发行版。 它主要用于数据研究和科学计算目的。
公司能力
Anaconda 包含一个名为“conda”的包管理器。 它可用于轻松安装、更新和管理库和依赖项。 但是,PyCharm 提供了各种复杂的功能。 它包括代码重构、调试以及与版本控制系统的交互。
预装包
Anaconda 有大量预安装的库和工具可供选择。 这些非常适合数据科学和科学计算。 NumPy、熊猫、Matplotlib 和 Jupyter笔记本 是其中一些库。
然而,PyCharm 不提供这些库……
目的
Anaconda 更适合数据科学家、分析师和研究人员。 然而,PyCharm 主要面向有经验的开发人员和从事挑战性任务的团队。
利与弊
蟒蛇优点:
1. 预装了大量机器学习和数据分析程序
2.自带包管理器(conda)。 这使得安装、管理和更新包变得简单。
3.自带“conda”环境管理器。 它可以为各种任务创建隔离环境。
4. 有一个基于 GUI 的导航器,使管理环境和包变得简单。
5.它支持Jupyter笔记本。 它是交互式数据生产和 机器学习.
蟒蛇缺点:
1. 因为它自带很多包。 因此,它可能比其他包管理器慢。
2. 占用磁盘空间大,不适合轻度使用。
3. 与 pip 相比,一些用户可能会发现 conda 包管理器的用户友好性较低。
4. 它太重了,并且包含了无关的包,无法用于创建与科学或数据科学无关的应用程序。
PyCharm 优点:
- 1. 为 Python 开发人员提供稳定而强大的集成开发环境 (IDE)。
- 2. 简单易用,有逻辑接口,使编码简单。
- 3. 提供广泛的功能,包括代码重组、调试和代码完成。
- 4.内置支持SVN和Git版本控制系统。
- 5. 拥有强大而活跃的社区,支持和资源创造者。
PyCharm 缺点:
- 1. 较旧的计算机或笔记本电脑可能会发现它运行缓慢,因为它可能非常耗费资源。
- 2. 免费社区版缺少高级专业版中包含的某些功能。
- 3. 一些用户,尤其是那些不熟悉 IDE 的用户,可能会觉得 UI 让人不知所措。
用例
PyCharm 的用例
桌面应用开发
PyCharm 是创建桌面应用程序的可靠选择。 因此,它支持著名的 Python 框架,如 PyQt 和 Tkinter。
游戏开发
PyCharm 是涉及项目的合适选择 游戏开发. 它特别方便,因为它支持著名的游戏开发库,如 Pygame。
脚本和自动化
PyCharm 是脚本编写、自动化和 系统管理工作. 它支持脚本和自动化库,例如 Python 的脚本语言。
跨平台开发
使用 Pycharm,您可以快速轻松地在多个平台之间转换。 而且,这同时支持创建在 Windows、Mac 和 Linux 上运行的跨平台应用程序。
物联网 (IoT) 的开发
由于它支持像 Raspberry Pi 这样的库,您还可以在 IoT 应用程序中使用 PyCharm。
Anaconda 的用例
数据科学与人工智能
数据科学是 Anaconda 真正大放异彩的领域! NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 都预装在 Anaconda 中。 这使其成为数据科学和机器学习应用程序的热门选择。
科学与技术
因为它带有 Numba、Cython 和 scipy 等软件包,所以 Anaconda 是科学计算项目的绝佳选择。
数据可视化
Anaconda 是一个绝佳的选择 数据可视化 项目。 这些库包括许多强大的数据可视化库。 例如; Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。
大数据运用
Dask 和 PySpark 是 Anaconda 中的两个高级包。 而且,它们有助于管理大数据项目。
结论
总之,Anaconda 是一个主要用于数据研究和科学计算的发行版,而 PyCharm 是一个 IDE,非常适合从事复杂项目的专业开发人员和团队。
每种工具的优缺点因项目的特定要求而异。
PyCharm 提供高级功能,Anaconda 已经安装了多个用于数据科学和科学计算的库。
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