Wybierz najlepszą IDE do kodowania Spyder vs Pycharm vs Jupyter

Programowanie szybko staje się bardzo znanym zawodem. Z różnymi domenami do wyboru i opcją napisania kodu w wielu językach, wybór odpowiedniego zintegrowanego środowiska programistycznego (IDE) lub edytora kodu jest bardzo ważnym aspektem, aby zacząć jako programista. Edytory kodów są wyposażone w szereg funkcji, która umożliwia użytkownikom wykonywanie zadań programistycznych. Obejmuje to obsługę języka, obsługę wtyczek, które oferują dodatkowe funkcjonalność oraz inne dodatki wizualne i graficzne.

W tym przewodniku omówimy trzy najczęściej używane edytory kodów. Porównujemy Spyder, Pycharm i Jupyter. Następnie dowiemy się, co czyni tych redaktorów indywidualnie wyjątkowymi, a jakie przypadki użycia mają do czynienia. Ci redaktorzy mają świetne wsparcie społeczności i mają dokładną dokumentację i bardzo aktywne społeczności, które pomagają użytkownikom poradzić sobie z problemami, które pojawiają się podczas kodowania i opracowywania oprogramowania.

Wszystkie trzy z tych redaktorów są używane przede wszystkim do programowania w Python i mają doskonałe wbudowane wsparcie dla Python Language and Package Suite. Umożliwia im to zapewnienie doskonałego użyteczności, jeśli chodzi o aplikację i tworzenie skryptów opartych na Python. Ich unikalna integracja modułów i pakietów Python stron trzecich pozwala im stać się dedykowanymi redaktorami rozwoju Python. Nie oznacza to, że ograniczają się tylko do pisania kodu w Python. Na przykład Pycharm obsługuje Python, JavaScript, CoffeeScript i wspólne języki znaczników. Podczas gdy Spyder obsługuje przede wszystkim Python i jego pakiety, ale zapewnia również kolorystykę składniową dla C/C ++ i Fortran. Z drugiej strony Jupyter zapewnia zdolność kodowania 100 różnych języków za pomocą jądra.

Spyder

Spyder to zintegrowane środowisko programistyczne, które jest napisane w Pythonie i jest wykorzystywane przede wszystkim do rozwoju Pythona. Jest to open source i zapewnia niesamowite wbudowane wsparcie dla bibliotek i pakietów Python. Spyder jest stosowany do naukowego programowania Pythona. Ze względu na obsługę biblioteki Python jest w stanie zintegrować wizualizacje i wykresy oferowane przez te biblioteki w bardzo intuicyjny sposób.

Profesjonaliści:

1. Obsługa biblioteki, która jest wbudowana bezpośrednio w sam Spyder IDE.
2. Oferuje komórki Python do uruchamiania poszczególnych bitów kodu osobno od reszty projektu.
3. Niesamowite dla dużych projektów, które zawierają wiele plików, które odnoszą się do siebie.

Cons:

1. Obsługa tylko języka programowania Python i pakietu pakietu.
2. Bardzo niewiele opcji dostosowywania w kierunku układu i ogólnego wyczucia IDE.

Pycharm

Podobnie jak Spyder, Pycharm to zintegrowane środowisko programistyczne (IDE), które oferuje obsługę pakietu języka programowania Python. Nie jest to open source i potrzebuje licencji do użycia. Mimo to jest to najczęściej używany IDE do rozwoju Pythona. Wykonany przez JetBrains, oferuje obsługę różnych języków, ale tylko w profesjonalnej wersji płatnej; Wersja społecznościowa obsługuje tylko Pythona. Pycharm jest stosunkowo ciężkim i wymaga znacznej miary zasobów obliczeniowych, takich jak RAM i przestrzeń dysku, aby prowadzić duże projekty. Pomimo tej wady jest szeroko stosowany ze względu na jego genialny pakiet Python i integrację biblioteki. Ma znacznie więcej opcji dostosowywania w odniesieniu do wyglądu IDE w porównaniu z innymi IDE, takimi jak Spyder.

Profesjonaliści:

1. Zakończenie kodu i sugestie, aby kod był bardziej wydajny do uruchomienia.
2. Zapewnia genialną nawigację kodu, która oszczędza czas, szukając kodu, który już napisałeś.

Live Preview umożliwia użytkownikom sprawdzenie poprzednich zmian wprowadzanych do projektów i odpowiednio je jeszcze bardziej zmieniać.

Cons:

1. Wersja społeczności oferuje tylko wsparcie dla Pythona. Wersja Pay Pro oferuje obsługę innych języków.
2. HOG zasobów, ponieważ wymaga znacznej ilości zasobów obliczeniowych do prowadzenia większych projektów.
3. Znacznie wysoka krzywa uczenia się dla początkujących.

Jupyter

Podczas pracy z projektami, które nie wymagają wielu plików referencyjnych, Jupyter jest niesamowitym narzędziem. Jest łatwy do nauczenia się i użycia i jest znacznie mniej intensywny niż dwie poprzednie opcje. Zapewnia również obsługę wielu języków w porównaniu do Spyder i Pycharm. To sprawia, że ​​Jupyter jest jednym z najbardziej utylitarnych ides. Jupyter używa tak zwanego jądra do uruchamiania poszczególnych kawałków kodu. Odbywa się to w taki sposób, aby powiązać jądro specyficzne dla języka z notatnikiem kodu. To, co robi, umożliwia pisanie kodu i wykonanie go za pomocą określonego jądra w tle. Ponieważ pozwala użytkownikom wykonywać kod w komórkach, które zawierają bity kodu, a tym samym zapisywać stan w tle, który ma być dostępny później, sprawia, że ​​pisanie kodu zależnego jest naprawdę proste. Jest to jeden z głównych powodów, dla których notebooki Jupyter są używane w świecie analizy danych.

Profesjonaliści:

1. Otwiera IDE w domyślnej przeglądarce, dzięki czemu jest mniej intensywna przestrzeni.
2. Umożliwia uruchamianie kodu w poszczególnych komórkach, zapisuje i opiera się na poprzednich wynikach i wynikach.
3. Obsługa 100 różnych języków.

Cons:

1. Nie są dostępne opcje dostosowywania wizualnego oprócz zwykłej zmiany motywu.
2. Brak możliwości ukończenia kodu i wykładania.
3. Uruchamianie kodu zależnego od innych plików jest kłopotliwe jako importowanie i otwieranie tych plików jednocześnie jest czymś, z czym ludzie walczą podczas pracy z notebookami Jupyter.

Porównanie

Jeśli chodzi o wybór IDE dla twoich potrzeb kodowania, powinieneś zważyć wiele różnych czynników. Najważniejszą rzeczą, na którą należy zwrócić uwagę, jest rodzaj pracy, którą będziesz wykonywać. Jeśli napiszesz kod dla dużych aplikacji, a Twój projekt generuje wiele różnych plików zależnych, byłoby lepiej, gdybyś wybierze między Spyder i Pycharm. Ponieważ oba te IDE oferują wbudowane wsparcie dla bibliotek i ram i ułatwia pracę nad większymi projektami.

W przypadku pracy w pojedynczych plikach w przypadkach użycia, takich jak analityka danych, w których powoli rozumiesz zestaw danych i prezentujesz swoje odkrycia w sposób intuicyjny wizualnie za pomocą Python Frameworks, takich jak pandy i matplotlib, lepiej byłoby skorzystać z notebooków oferowanych przez JuPyter. Ponieważ pozwalają one uruchomić bity kodu pojedynczo i budować skrypt na podstawie wyjść z tych bitów kodujących, JUPYTER jest znacznie lepszym rozwiązaniem dla zadań opartych na ML/DL i analizie danych.

Wniosek

Jak wspomniano wcześniej, istnieje wiele różnych IDE, z których możesz wybrać podczas uruchamiania projektu. W zależności od rodzaju pracy, którą będziesz wykonywać, możesz zdecydować, czy chcesz pełnoprawnego IDE, takiego jak Pycharm i Spyder, czy coś takiego.

Ides takie jak Pycharm mają znacznie wysoką krzywą uczenia się, podczas gdy praca ze Spyder jest naprawdę prosta od nietoperza. Ale jednocześnie Spyder oferuje mniej możliwości dostosowywania, co jest czymś, czego większość programistów absolutnie potrzebuje. Wszystko sprowadza się do tego, czego potrzebujesz i charakter pracy, którą będziesz wykonywać.