Wählen Sie die beste IDE, um Spyder gegen Pycharm gegen Jupyter zu codieren

Die Programmierung wird schnell zu einem sehr bekannten Beruf. Mit verschiedenen Domänen zur Auswahl und der Option, den Code in mehreren Sprachen zu schreiben, ist die Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (ID) oder eines Code -Editors ein sehr wichtiger Aspekt, um als Entwickler zu beginnen. Code -Editoren sind mit einer Reihe von Funktionen ausgestattet, mit der die Benutzer die Programmieraufgaben ausführen können. Dies umfasst Sprachunterstützung, Unterstützung für Plugins, die zusätzliche Funktionen und andere visuelle und grafische Ergänzungen bieten.

Wir werden drei der am häufigsten verwendeten Code -Redakteure in diesem Handbuch diskutieren. Wir werden Spyder, Pycharm und Jupyter vergleichen. Wir werden dann lernen, was diese Redakteure individuell zu besonders machen und mit welchen Anwendungsfällen sie umgehen sollen. Diese Redakteure haben eine großartige Unterstützung für die Community und haben eine gründliche Dokumentation und sehr aktive Gemeinschaften, die den Benutzern helfen.

Alle drei dieser Redakteure werden hauptsächlich für die Programmierung in Python verwendet und haben eine großartige integrierte Unterstützung für die Python Language and Package Suite. Auf diese Weise können sie ein großartiges Dienstprogramm für die pythonbasierte Anwendungs- und Skriptentwicklung bieten. Ihre einzigartige Integration von Python -Modulen und -Paketen von Drittanbietern ermöglicht es ihnen, dedizierte Python Development -Redakteure zu werden. Dies bedeutet nicht, dass sie nur darauf beschränkt sind, den Code in Python zu schreiben. Zum Beispiel unterstützt Pycharm Python, JavaScript, Coffeescript und die gemeinsamen Markup -Sprachen. Während Spyder in erster Linie Python und seine Pakete unterstützt, aber auch die Syntaxfärbung für C/C ++ und FORTRAN liefert. Jupyter hingegen bietet die Codierungsfähigkeit für 100 verschiedene Sprachen mit Kernel.

Spyder

Spyder ist eine integrierte Entwicklungsumgebung, die in Python geschrieben ist und hauptsächlich für die Pythonentwicklung verwendet wird. Es ist Open-Source und bietet erstaunliche integrierte Unterstützung für Python-Bibliotheken und Pakete. Spyder wird für die wissenschaftliche Python -Programmierung verwendet. Aufgrund seiner Unterstützung der Python -Bibliothek ist es in der Lage, die Visuals und Grafiken zu integrieren, die diese Bibliotheken auf sehr intuitive Weise angeboten werden, was das allgemeine Entwicklungserlebnis ermöglicht.

Profis:

1. Bibliotheksunterstützung, die direkt in die Spyder IDE selbst eingebaut ist.
2. Bietet Pythonzellen, um die einzelnen Codestücken getrennt vom Rest des Projekts zu betreiben.
3. Erstaunlich für große Projekte, die mehrere Dateien enthalten, die sich gegenseitig verweisen.

Nachteile:

1. Unterstützung nur für die Python -Programmiersprache und die Paketsuite.
2. Sehr wenige Anpassungsoptionen für das Layout und das Gesamtgefühl der IDE.

Pycharm

Pycharm ist wie Spyder eine integrierte Entwicklungsumgebung (ID), die die Python -Programmierlangersuite unterstützt. Es ist nicht Open-Source und benötigt eine Lizenz zur Verwendung. Trotzdem ist es die am häufigsten verwendete IDE für die Python -Entwicklung. Es wird von JetBrains hergestellt und bietet Unterstützung für verschiedene Sprachen, jedoch nur in der professionellen bezahlten Version. Die Community -Version unterstützt nur Python. Pycharm ist ein relativ hoher Dienst und erfordert ein erhebliches Maß an Rechenressourcen wie RAM und Disk Space, um die großen Projekte durchzuführen. Trotz dieses Mangel. Es hat viel mehr Anpassungsoptionen in Bezug auf das Erscheinungsbild der IDE im Vergleich zu anderen IDES wie Spyder.

Profis:

1. Codesabschluss und Vorschläge, um den Code effizienter zu machen.
2. Bietet eine brillante Code -Navigation, die Zeit spart, wenn Sie nach Code suchen, den Sie bereits geschrieben haben.

Mit der Live -Vorschau können die Benutzer die vorherigen Änderungen überprüfen, die an den Projekten vorgenommen werden.

Nachteile:

1. Die Community -Version bietet nur Unterstützung für Python. Die kostenpflichtige Pro -Version bietet Unterstützung für andere Sprachen.
2. Ressourcenschwein, da eine erhebliche Menge an Rechenressourcen erforderlich ist, um die größeren Projekte durchzuführen.
3. Eine deutlich hohe Lernkurve für Anfänger.

Jupyter

Bei der Arbeit mit Projekten, die nicht viele Referenzdateien erfordern, ist Jupyter ein erstaunliches Tool. Es ist einfach zu lernen und zu verwenden und ist deutlich weniger ressourcenintensiv als die beiden vorherigen Optionen. Es unterstützt auch viele Sprachen im Vergleich zu Spyder und Pycharm. Dies macht Jupyter zu einer der nützlichsten IDes. Jupyter verwendet einen sogenannten Kernel, um die einzelnen Code -Teile auszuführen. Dies geschieht so, dass ein sprachspezifischer Kernel einem Code-Notizbuch zugeordnet wird. Was es tut, besteht. Da es den Benutzern ermöglicht, den Code in Zellen auszuführen, die die Codebits enthalten, und folglich den Status im später zugegriffenen Hintergrund speichern, macht das Schreiben des abhängigen Code wirklich einfach. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Jupyter -Notizbücher in der Welt der Datenanalyse verwendet werden.

Profis:

1. Öffnet die IDE in Ihrem Standardbrowser und macht sie weniger platzintensiv.
2. Ermöglicht den Code in einzelnen Zellen, spart und baut auf früheren Ausgängen und Ergebnissen auf.
3. Unterstützung für 100 verschiedene Sprachen.

Nachteile:

1. Abgesehen von der üblichen Themenänderung sind keine visuellen Anpassungsoptionen verfügbar.
2. Kein Code -Fertigstellung und Lautfunktionen.
3. Das Ausführen von Code, der von anderen Dateien abhängig ist.

Vergleich

Wenn es darum geht, eine IDE für Ihre Codierungsanforderungen auszuwählen, sollten Sie eine Reihe verschiedener Faktoren abwägen. Die Hauptsache, auf die Sie achten sollten, ist die Art von Arbeit, die Sie machen werden. Wenn Sie den Code für große Anwendungen schreiben und Ihr Projekt eine Reihe verschiedener abhängiger Dateien generiert, wäre es besser, wenn Sie zwischen Spyder und Pycharm wählen. Da diese beiden IDEs eine integrierte Unterstützung für Bibliotheken und Frameworks bieten und es einfacher erleichtern, an größeren Projekten zu arbeiten.

Wenn Sie in einzelnen Dateien in Anwendungsfällen wie Datenanalysen arbeiten, in denen Sie einen Datensatz langsam verstehen und Ihre Ergebnisse visuell intuitiv verwenden, wäre es besser, die von Jupyter angebotenen Notizbücher zu verwenden. Da Sie es Ihnen ermöglichen, die Code -Bits einzeln auszuführen und Ihr Skript basierend auf Ausgaben aus diesen Codierungsbits zu erstellen, ist Jupyter eine viel bessere Lösung für ML/DL- und Datenanalyse -basierte Aufgaben.

Abschluss

Wie bereits erwähnt, gibt es viele verschiedene IDEs, aus denen Sie beim Starten eines Projekts auswählen können. Abhängig von der Art der Arbeit, die Sie ausführen werden, können Sie entscheiden, ob Sie eine vollwertige IDE wie Pycharm und Spyder oder etwas wie Jupyter haben, mit dem der Code auf den Ausgängen erstellt wird, die aus den vorherigen Ergebnissen generiert werden.

Ides wie Pycharm haben eine erheblich hohe Lernkurve, während das Arbeiten mit Spyder wirklich einfach aus der Fledermaus ist. Gleichzeitig bietet Spyder weniger Anpassungsfunktionen, was die meisten Programmierer unbedingt brauchen. Es läuft alles auf das, was Sie benötigen, und auf die Art der Arbeit, die Sie tun werden.