Scegli il miglior IDE per code Spyder vs Pycharm vs Jupyter

La programmazione sta rapidamente diventando una professione molto conosciuta. Con diversi domini tra cui scegliere e l'opzione per scrivere il codice in più lingue, selezionando l'ambiente di sviluppo integrato (IDE) o un editor di codice è un aspetto molto importante per iniziare come sviluppatore. Gli editor di codice sono dotati di una gamma di funzionalità che consente agli utenti di svolgere le attività di programmazione. Ciò include il supporto del linguaggio, il supporto per i plugin che offrono funzionalità aggiuntive e altre aggiunte visive e grafiche.

Discuteremo tre dei redattori di codice più frequentemente utilizzati in questa guida. Confronteremo Spyder, Pycharm e Jupyter. Impareremo quindi cosa rende questi editor individualmente speciali e quali casi d'uso hanno lo scopo di affrontare. Questi redattori hanno un ottimo supporto per la comunità e hanno una documentazione approfondita e comunità molto attive che aiutano gli utenti ad affrontare eventuali problemi che emergono durante la codifica e lo sviluppo del software.

Tutti e tre questi redattori sono utilizzati principalmente per la programmazione in Python e hanno un ottimo supporto integrato per il linguaggio Python e la suite di pacchetti. Ciò consente loro di fornire una grande utilità quando si tratta di applicazione e sviluppo di script basato su Python. La loro integrazione unica di moduli e pacchetti Python di terze parti consente loro di diventare redattori di sviluppo di Python dedicati. Ciò non significa che siano limitati a scrivere il codice in Python. Ad esempio, Pycharm supporta Python, JavaScript, CoffeeScript e i linguaggi di markup comuni. Mentre Spyder supporta principalmente Python e i suoi pacchetti, ma fornisce anche la colorazione della sintassi per C/C ++ e Fortran. Jupyter, d'altra parte, fornisce la capacità di codifica per 100 lingue diverse usando kernel.

Spyder

Spyder è un ambiente di sviluppo integrato che è scritto in Python ed è utilizzato principalmente per lo sviluppo di Python. È open source e offre un sorprendente supporto integrato per biblioteche e pacchetti Python. Spyder viene utilizzato per la programmazione scientifica di Python. A causa del suo supporto della biblioteca Python, è in grado di integrare gli elementi visivi e i grafici offerti da queste biblioteche in modo molto intuitivo che conferisce all'esperienza di sviluppo generale.

Professionisti:

1. Supporto della biblioteca che è costruito direttamente nell'IDE SPYDER.
2. Offre le celle di Python per eseguire i singoli bit di codice separatamente dal resto del progetto.
3. Incredibile per grandi progetti che includono più file che si riferiscono a vicenda.

Contro:

1. Supporto solo per il linguaggio di programmazione Python e la suite di pacchetti.
2. Pochissime opzioni di personalizzazione per il layout e la sensazione generale dell'IDE.

Pycharm

Come Spyder, Pycharm è un ambiente di sviluppo integrato (IDE) che offre supporto per la suite di linguaggio di programmazione Python. Non è open source e ha bisogno di una licenza da utilizzare. Nonostante ciò, è l'IDE più utilizzato per lo sviluppo di Python. Realizzato da JetBrains, offre supporto per lingue diverse ma solo nella versione a pagamento professionale; La versione della comunità supporta solo Python. Pycharm è un dovere relativamente pesante e richiede una misura significativa delle risorse di calcolo come la RAM e lo spazio su disco per eseguire i grandi progetti. Nonostante questo difetto, è ampiamente utilizzato per il suo brillante pacchetto Python e l'integrazione della biblioteca. Ha molte più opzioni di personalizzazione per quanto riguarda l'aspetto dell'IDE rispetto ad altri IDE come Spyder.

Professionisti:

1. Completamento del codice e suggerimenti per rendere il codice più efficiente da eseguire.
2. Fornisce una brillante navigazione in codice che risparmia tempo quando si cerca il codice che hai già scritto.

L'anteprima live consente agli utenti di verificare le modifiche precedenti apportate ai progetti e di conseguenza modificarli ulteriormente.

Contro:

1. La versione della comunità offre solo supporto per Python. La versione PAY Pro offre supporto per altre lingue.
2. Hog di risorse poiché richiede una quantità significativa di risorse di elaborazione per eseguire i progetti più grandi.
3. Una curva di apprendimento significativamente elevata per i principianti.

Jupyter

Quando si lavora con progetti che non richiedono molti file di riferimento, Jupyter è uno strumento straordinario. È facile da imparare e utilizzare ed è significativamente meno intensivo delle risorse rispetto alle due opzioni precedenti. Fornisce anche supporto per molte lingue rispetto a Spyder e Pycharm. Questo rende Jupyter una delle idee più utilitarie in circolazione. Jupyter usa quello che viene chiamato un kernel per eseguire i singoli pezzi di codice. Questo viene fatto in modo da associare un kernel specifico per la lingua a un taccuino di codice. Quello che fa è consentire di scrivere il codice ed eseguirlo usando un kernel specifico in background. Poiché consente agli utenti di eseguire il codice in celle che contengono i bit di codice e di conseguenza salvare lo stato in background a cui si accede in seguito, rende la scrittura di codice dipendente davvero semplice. Questo è uno dei motivi principali per cui i notebook di Jupyter sono utilizzati nel mondo dell'analisi dei dati.

Professionisti:

1. Apre l'IDE nel browser predefinito, rendendolo meno intenso nello spazio.
2. Consente di eseguire il codice in singole celle, risparmiare e si basa su output e risultati precedenti.
3. Supporto per 100 lingue diverse.

Contro:

1. Non sono disponibili opzioni di personalizzazione visiva oltre al solito cambiamento del tema.
2. Nessun completamento del codice e funzionalità di rivestimento.
3. L'esecuzione del codice che dipende da altri file è una seccatura poiché l'importazione e l'apertura di quei file contemporaneamente è qualcosa con cui le persone lottano quando lavorano con i quaderni di Jupyter.

Confronto

Quando si tratta di selezionare un IDE per le tue esigenze di codifica, è necessario valutare una serie di fattori diversi. La cosa principale da cercare è il tipo di lavoro che farai. Se scrivi il codice per applicazioni di grandi dimensioni e il tuo progetto genera una serie di file dipendenti diversi, sarebbe meglio se si sceglie tra Spyder e Pycharmm. Poiché entrambi questi IDE offrono un supporto integrato per librerie e framework e rende più facile lavorare su progetti più grandi.

Nel caso di lavorare in file singoli su casi d'uso come l'analisi dei dati in cui si comprende lentamente un set di dati e presentare i risultati in modo visivamente intuitivo usando framework Python come Panda e Matplotlib, sarebbe meglio utilizzare i quaderni offerti da Jupyter. Dal momento che ti consentono di eseguire i bit del codice uno alla volta e di creare il tuo script in base agli output da tali bit di codifica, Jupyter è una soluzione molto migliore per le attività basate su ML/DL e Analytics dei dati.

Conclusione

Come accennato in precedenza, ci sono molti IDE diversi tra cui puoi scegliere quando si avvia un progetto. A seconda del tipo di lavoro che farai, puoi decidere se vuoi o meno un IDE a tutti gli effetti come Pycharm e Spyder o qualcosa di simile a Jupyter che aiuta a costruire il codice sugli output generati dai risultati precedenti.

Ide come Pycharm hanno una curva di apprendimento considerevolmente alta mentre lavorare con Spyder è davvero semplice fuori dal pipistrello. Ma allo stesso tempo, Spyder offre meno capacità di personalizzazione che è qualcosa di cui la maggior parte dei programmatori ha assolutamente bisogno. Tutto si riduce a ciò che hai bisogno e alla natura del lavoro che farai.