Velg den beste IDE for å kode Spyder vs Pycharm vs Jupyter

Programmering blir raskt et veldig kjent yrke. Med forskjellige domener å velge mellom, og muligheten til å skrive koden på flere språk, er det å velge riktig integrert utviklingsmiljø (IDE) eller en kodeditor et veldig viktig aspekt å starte som utvikler. Kode redaktører kommer med en rekke funksjonaliteter som gjør det mulig for brukerne å utføre programmeringsoppgavene. Dette inkluderer språkstøtte, støtte for plugins som tilbyr ekstra funksjonalitet og andre visuelle og grafiske tillegg.

Vi vil diskutere tre av de mest brukte kodedaktørene i denne guiden. Vi vil sammenligne Spyder, Pycharm og Jupyter. Vi vil da lære hva som gjør disse redaktørene individuelt spesielle og hvilke brukssaker de er ment å håndtere. Disse redaktørene har stor samfunnsstøtte og kommer med grundig dokumentasjon og veldig aktive samfunn som hjelper brukerne å takle eventuelle problemer som kommer opp under koding og utvikling av programvaren.

Alle disse tre redaktørene brukes først og fremst til programmering i Python og har god innebygd støtte for Python Language og Package Suite. Dette gjør dem i stand til å gi et stort verktøy når det gjelder Python-basert applikasjon og manusutvikling. Deres unike integrasjon av tredjeparts Python -moduler og pakker gjør dem i stand til å bli dedikerte Python Development Editors. Dette betyr ikke at de bare er begrenset til å skrive koden i Python. For eksempel støtter Pycharm Python, JavaScript, CoffeeScript og de vanlige markeringsspråk. Mens Spyder først og fremst støtter Python og pakker, men også gir syntaksfarging for C/C ++ og Fortran. Jupyter gir derimot kodingsevnen for 100 forskjellige språk ved hjelp av kjerner.

Spyder

Spyder er et integrert utviklingsmiljø som er skrevet i Python og brukes først og fremst til Python -utvikling. Den er åpen kildekode og gir fantastisk innebygd støtte for Python-biblioteker og pakker. Spyder brukes til vitenskapelig python -programmering. På grunn av sin Python -bibliotekstøtte, er den i stand til å integrere det visuelle og grafene som tilbys av disse bibliotekene på en veldig intuitiv måte som styrker den generelle utviklingsopplevelsen.

Fordeler:

1. Bibliotekstøtte som er bygget rett inn i Spyder IDE selv.
2. Tilbyr Python -celler for å kjøre de enkelte kodebiter separat fra resten av prosjektet.
3. Utrolig for store prosjekter som inkluderer flere filer som refererer til hverandre.

Ulemper:

1. Støtte for bare Python -programmeringsspråk og pakkesuite.
2. Svært få tilpasningsalternativer mot IDE -utformingen og den generelle følelsen av IDE.

Pycharm

I likhet med Spyder er Pycharm et integrert utviklingsmiljø (IDE) som tilbyr støtte for Python -programmeringsspråklige suite. Det er ikke åpen kildekode og trenger en lisens for å bruke. Til tross for dette er det den mest brukte IDE for Python -utvikling. Laget av Jetbrains, og tilbyr støtte for forskjellige språk, men bare i den profesjonelle betalte versjonen; Fellesskapsversjonen støtter bare Python. Pycharm er en relativt tungt og krever et betydelig mål på databehandlingsressurser som RAM og diskplass for å kjøre de store prosjektene. Til tross for denne mangelen, er den mye brukt på grunn av den strålende Python -pakken og bibliotekintegrasjonen. Det har mer tilpasningsalternativer når det gjelder utseendet og følelsen av IDE sammenlignet med andre IDE -er som Spyder.

Fordeler:

1. Kode fullføring og forslag for å gjøre koden mer effektiv for å kjøre.
2. Gir strålende kodenavigasjon som sparer tid når du leter etter kode som du allerede har skrevet.

Live Preview gjør det mulig for brukerne å sjekke de tidligere endringene som gjøres i prosjektene og følgelig endre dem videre.

Ulemper:

1. Fellesskapsversjonen tilbyr bare støtte for Python. Den betalte pro -versjonen gir støtte for andre språk.
2. Ressurshog siden det krever en betydelig mengde databehandlingsressurser for å drive de større prosjektene.
3. En betydelig høy læringskurve for nybegynnere.

Jupyter

Når du jobber med prosjekter som ikke krever mange referansefiler, er Jupyter et fantastisk verktøy. Det er enkelt å lære og bruke og er betydelig mindre ressurskrevende enn de to foregående alternativene. Det gir også støtte for mange språk sammenlignet med både Spyder og Pycharm. Dette gjør Jupyter til en av de mest utilitaristiske idene rundt. Jupyter bruker det som kalles en kjerne for å kjøre de enkelte kodebiter. Dette gjøres på en slik måte at det knytter en språkspesifikk kjerne til en kode-notatbok. Hva den gjør er at koden kan bli skrevet og utføre den ved hjelp av en spesifikk kjerne i bakgrunnen. Siden det lar brukerne utføre koden i celler som inneholder kodebiter, og følgelig lagrer tilstanden i bakgrunnen som skal nås senere, gjør det at skriving av avhengig kode er veldig enkel. Dette er en av de viktigste grunnene til at Jupyter -notatbøker brukes i verden av dataanalyse.

Fordeler:

1. Åpner IDE i standard nettleseren, noe som gjør den mindre plassintensiv.
2. Lar koden kjøres i individuelle celler, lagrer og bygger på tidligere utganger og resultater.
3. Støtte for 100 forskjellige språk.

Ulemper:

1. Ingen visuelle tilpasningsalternativer er tilgjengelige bortsett fra den vanlige temaendringen.
2. Ingen kode fullføring og innlintingsmuligheter.
3. Å kjøre kode som er avhengig av andre filer er en problemfri som import og å åpne disse filene samtidig er noe folk sliter med når de jobber med Jupyter -notatbøker.

Sammenligning

Når det gjelder å velge en IDE for kodingsbehovene dine, bør du veie en rekke forskjellige faktorer. Det viktigste å se etter er den typen arbeid du skal gjøre. Hvis du skriver koden for store applikasjoner, og prosjektet ditt genererer en rekke forskjellige avhengige filer, ville det være bedre hvis du velger mellom Spyder og Pycharm. Siden begge disse IDE-ene tilbyr en innebygd støtte for biblioteker og rammer og gjør det lettere å jobbe med større prosjekter.

Når det. Siden de lar deg kjøre bitene til kode én om gangen og bygge skriptet ditt basert på utganger fra disse kodingsbitene, er Jupyter en mye bedre løsning for ML/DL og dataanalysebaserte oppgaver.

Konklusjon

Som nevnt tidligere, er det mange forskjellige IDE -er som du kan velge mellom når du starter et prosjekt. Avhengig av hva slags arbeid du skal gjøre, kan du bestemme om du vil ha en fullverdig IDE som Pycharm og Spyder eller noe som Jupyter som hjelper til med å bygge koden på utgangene som genereres fra de tidligere resultatene.

Ides som Pycharm har en betydelig høy læringskurve, mens det er veldig enkelt å jobbe med Spyder. Men samtidig tilbyr Spyder mindre tilpasningsevner som er noe som de fleste programmerere absolutt trenger. Det hele koker ned til det du trenger og arten av arbeidet du skal gjøre.