Top 10 Python-IDEs für Data Science

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Top 10 Python-IDEs für Data Science

Top 10 Python-IDEs für Data Science

Zu Beginn Ihrer Codierungsreise bevorzugen viele von Ihnen das Codieren in einem Texteditor wie Emacs, Notepad++ usw., bei dem Sie einen Code schreiben und dann ein Terminalfenster öffnen, um Ihren Code auszuführen. Wenn in Ihrem Code ein Fehler festgestellt wird, wechseln Sie zurück zum Texteditor, korrigieren den Fehler oder die Tippfehler und führen den Code erneut über das Terminal aus. All dies scheint nur auf Anfängerniveau eine gute Übung zu sein, wenn Sie Ihr erstes schreiben Hallo Welt! . Wenn Sie jedoch von einem Anfänger zu einer mittleren Stufe wechseln, nimmt Ihre Codekomplexität zu, und dann benötigen Sie ein Tool, das Ihnen weit mehr Dienstprogramme bietet, als Sie nur Text schreiben zu lassen.

Wenn Sie in Ihrer Codierungsreise die Leiter aufsteigen, müssen Sie nicht nur codieren, sondern auch sicherstellen, dass Ihr Code in allen Szenarien funktioniert, was bedeutet, dass Sie auch ein Testmodul benötigen. Oft haben Sie mehrere Codierungs- und Komponententestdateien, und der Wechsel vom Editor zum Terminal wird oft irritierend, verwirrend und ineffizient. Das Leben ist glücklicher und entspannter, wenn Sie Ihren Code von einem Ort aus schreiben, ausführen und damit spielen können.

Eine, die Ihnen die Möglichkeit bietet, Ihren Code nicht nur mit einem Tool zu codieren, zu testen und auszuführen, sondern auch Ihre Syntax hervorzuheben, Klammern zuzuordnen, Ihren Code automatisch zu vervollständigen, Fehler zu beheben, Codevorschläge zu machen und vieles mehr, heißt Integrierte Entwicklungsumgebung oder besser bekannt als HIER .

In den letzten paar Jahren, Jupyter-Notizbuch hat in Bezug auf Codierung und Debugging sehr an Popularität gewonnen. Notebooks haben das Konzept einer IDE neu definiert und fügen ihr immer mehr Funktionen hinzu.

Dieses Tutorial ist eigentlich in einem Jupyter Notebook geschrieben. Wie cool ist das?

Sollten Sie Texteditoren ignorieren?

Die Antwort darauf ist Nein . Schauen wir uns das mit Hilfe der Statistiken der Stack Overflow Developer Survey 2019 genauer an.

Aus den obigen Statistiken ist es nicht verwunderlich, dass die integrierten Entwicklungsumgebungen im Vergleich zu Texteditoren die besten sind, obwohl Sie gelesen haben. Notizblock++ befindet sich laut Stack Overflow immer noch in den beliebtesten Entwicklungsumgebungen.

Beste vs Code-Themen

Basierend auf den obigen Statistiken können viele Texteditoren als Entwicklungsumgebung verwendet werden, wenn Sie die richtigen Plugins hinzufügen.

Zum Beispiel der beliebteste Texteditor Notizblock++ kann auch als a . genutzt werden Debugger durch die Installation eines Plugins namens DBGP Damit können Sie Ihren Code debuggen und ausführen.

Nachdem man sich damit befasst hat, macht es viel mehr Sinn, warum ein Texteditor als der beliebteste auf der Entwicklungsliste gilt. Texteditoren können so mächtig wie eine IDE gemacht werden PyCharm , Spyder usw., indem Sie zusätzliche Funktionen hinzufügen, die Sie möglicherweise benötigen. Obwohl die IDEs mit all diesen Funktionen bereits installiert sind, ist die Installation eines Texteditors viel einfacher und sie sind im Vergleich zu den IDEs leichtgewichtig.

Schauen wir uns auch an, welche die beliebtesten sind Python IDE- und Texteditoren. Es ist wichtig zu beachten, dass die folgenden Statistiken vom Dezember 2018 stammen und ein gutes Verständnis dafür vermitteln sollen, was heute beliebt ist.

Beginnen wir schließlich mit der Dekodierung jeder IDE nacheinander und verstehen Sie ihre Fähigkeiten und warum sie die besten unter den anderen sind.

1 - Jupyter-Notizbuch

Jupyter wurde im Jahr 2014 nach seinem Vorgänger |_+_| . eingeführt und ab diesem Datum gilt es als Glückseligkeit für die Programmierer-Community. Jupyter steht für Julia, Python und R, die Open-Source-Sprachen für Data Science. Das Akronym Jupyter bedeutet jedoch nicht, dass es nur für Julia, Python und R gedacht ist.

Jupyter Notebook bietet Ihnen nicht nur die Möglichkeit, in einer der drei oben genannten Programmiersprachen zu programmieren, sondern es wird auch mit einem markdown Editor, mit dem Sie |_+_| . schreiben können Code, |_+_| usw.

Es handelt sich um eine Webanwendungs-basierte Server-Client-Struktur, die einfach zu bedienen ist und es Ihnen ermöglicht, Dokumente in Form von Notizbüchern zu erstellen, zu analysieren und zu bearbeiten. Da es sich um ein Webinterface handelt, kann es viele der vorhandenen Webbibliotheken zur Datenvisualisierung integrieren, einschließlich plotly.js .

Wie in der obigen Abbildung gezeigt, hat Jupyter so viele Funktionen. Sie können eine Formel schreiben mit Latex , führen Sie einen Python-Code aus und visualisieren Sie beispielsweise a rohes Audiosignal Verwenden der Matplotlib-Plotbibliothek im selben Notebook.

Jupyter Notebook ist nicht nur eine bloße IDE, sondern wird häufig als Bildungstool, für Präsentationen und sogar zum Schreiben von Blogs verwendet. Sie können Ihr Notizbuch exportieren aus .ipynb Format in PDF- und HTML-Dateien, oder Sie können es einfach als a .py Datei. Die Benutzeroberfläche von Jupyter macht es zu einem beliebten Tool, insbesondere in der Data-Science-Community.

Wenn Sie nur daran interessiert sind wird heruntergeladen Jupyter Notebook, dann können Sie folgen Dies Verknüpfung.

2 - PyCharm

PyCharm ist eine IDE für Python-Programmierung entwickelt von der tschechischen Firma JetBrains , und wie der Name schon sagt, funktioniert es wie a Charme obwohl es eine schwergewichtige Software ist. Im Vergleich zu anderen IDEs kann es jedoch einige Zeit dauern, bis Plot-Rendering usw.

Wenn Sie JetBrains noch nie verwendet haben, andere IDEs wie Java-IDE , IntelliJ IDEE , dann kann die erfolgreiche Ausführung Ihres ersten Codes ein wenig Ihrer Zeit in Anspruch nehmen. Wie das Einrichten seines Dolmetschers. PyCharm ist jedoch besonders nützlich, wenn mehrere Skripte miteinander interagieren.

PyCharm kommt mit vorinstalliertem |_+_| die eine Vielzahl von Funktionen wie Smart Code Completion, Code Inspections, On-the-Fly-Fehlerhervorhebung und Quick-Fixes sowie automatisierte Code-Refactorings und eine Vielzahl von Navigationsfunktionen bietet.

Es ermöglicht nicht nur das Programmieren in Python, sondern bietet auch umfassende Unterstützung für Webentwicklungs-Frameworks wie Django , Flask , HTML/CSS , Node.js , Pyramid, web2py usw.

Das Gute an PyCharm ist, dass es unterstützt Anakonda und infolgedessen werden alle Pakete, die unter Anaconda fallen, von PyCharm unterstützt, wie NumPy , SciPy, MatPlotlib , und so weiter.

Genau wie andere IDEs verfügt PyCharm über einen leistungsstarken Debugger mit einer grafischen Oberfläche. Es bietet Git-Integration, verfügt über ein SSH-Terminal und Versionskontrolle. PyCharm IDE ist anpassbar, sodass Sie zwischen verschiedenen Designs, Farbschemata und Tastenbelegung wählen können.

Darüber hinaus können Sie mit PyCharm Plugins für nicht-pythonische Dateien hinzufügen, und diese Plugins kümmern sich um die Einrückung, das Hervorheben von Fehlern und Schlüsselwörtern im laufenden Betrieb.

Einer der PyCharm 2019 Updates, wie in der obigen Abbildung gezeigt, bearbeitet den Quellcode in Ihrem Notebook. Dies kommt jedoch nur mit a Zum Edition: Während Sie das Notebook bearbeiten, sieht der Quellcode im PyCharm-Editor wie eine normale Python-Datei aus. Alle Änderungen, die entweder in PyCharm oder im Browser vorgenommen wurden, werden sofort übernommen.

Sowohl die Professional- als auch die Community-Edition von PyCharm können von den offiziellen JetBrains heruntergeladen werden Webseite . Es ist für Windows-, Linux- und Mac-Betriebssysteme verfügbar.

Variablen- und String-Python verketten

3 - Spyder

Spyder ist eine leichte Open-Source-IDE, die mit der Anaconda-Distribution vorinstalliert ist und hauptsächlich für Data Science-Praktiker entwickelt wurde. Es hat vielleicht keine ansprechende Benutzeroberfläche wie PyCharm oder Visual Studio, aber Sie sollten es angesichts der Vielzahl von Funktionen, die es zu bieten hat, ausprobieren!

Da es für die Data-Science-Community entwickelt wurde, ist es in die wesentlichen datenzentrierten Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas und IPython integriert. Die eingebauten Fähigkeiten können durch Plugins und APIs weiter erweitert werden.

Eine der großartigen Funktionen von Spyder ist die |_+_| Symbolleiste, mit der Sie eine Fülle von Informationen zu Bibliotheken/Modulen suchen können.

Spyder enthält Funktionen wie einen Texteditor mit Syntaxhervorhebung, Codevervollständigung, statische Codeanalyse, Debugging und Variablenerkundung. Es verfügt auch über einen Profiler, der die Laufzeit und die Anzahl der Aufrufe für jede in einer Datei aufgerufene Funktion und Methode rekursiv bestimmt. Darüber hinaus sind einige der weniger wichtigen Funktionen, die Spyder jedoch immer noch zu einer der besten IDEs machen, der Datei-Explorer, das Verlaufsprotokoll, die interne Konsole und so weiter.

Da Spyder Open Source ist, ist es kostenlos, und da es mit Anaconda geliefert wird, müssen Sie Anaconda herunterladen von Diese Internetseite . Wie andere IDEs ist Spyder für Windows-, Mac- und Linux-Betriebssysteme verfügbar.

Um zu erfahren, wie Sie Anaconda installieren, lesen Sie die Dokumentation .

4 – Visual Studio-Code

Visual Studio (VS)-Code ist eine Open-Source-IDE, die von Microsoft vor vier Jahren, also im Jahr 2015, entwickelt wurde. Visual Studio Code unterstützt alle drei Betriebssysteme; Windows, Linux und macOS.

VS Code verfügt über viele integrierte Funktionen wie Debugging, eingebettetes Git-Steuerelement und GitHub , Syntaxhervorhebung, intelligente Codevervollständigung, Snippets und Code-Refactoring. Es ist sehr anpassbar, sodass Benutzer das Thema, die Tastenkombinationen und Einstellungen ändern und Plugins installieren können, die zusätzliche Funktionen hinzufügen. Es hat auch ein Terminal darin eingebettet.

Das Lustige an VS Code ist, dass es minimalistisch ist Zen-Modus , das Ihnen nur die Datei anzeigt, an der Sie gerade arbeiten, und nicht nur die Codeoberfläche, sondern auch den Rest Ihres Desktops ausblendet. Auf diese Weise hält es Sie von Ablenkungen fern und konzentriert sich mehr auf den Code, den Sie schreiben, oder den Fehler, den Sie stundenlang debuggen.

VS Code bietet auch Unterstützung für Unit-Tests über Unit-Tests und pytest-Frameworks. Es hat Linting-Unterstützung, die syntaktische und stilistische Probleme in Ihrem Python-Quellcode hervorhebt. Wie PyCharm verfügt auch VS Code über eine Codebearbeitungsfunktion für Jupyter-Umgebungen und -Notebooks.

Visual Studio Code kann heruntergeladen werden von Hier .

Welches ist die beste IDE?

Die Antwort darauf ist subjektiv, aber es wäre dennoch eine gute Idee, mit einer weniger komplizierten IDE zu beginnen, wenn Sie auf Anfängerniveau sind. Sobald Sie die Codierung im Griff haben, sollten Sie zu einer besseren IDE wechseln, die über viele der integrierten Funktionen verfügt, mit denen Sie effizienter codieren können.

Die obige Liste ist eine Teilmenge aller auf dem Markt erhältlichen IDEs. Am besten testen Sie jeden von ihnen und finden heraus, welcher am besten zu Ihren Bedürfnissen passt. Einige von Ihnen mögen dazu neigen, Jupyter Notebook zu verwenden, während andere PyCharm mehr mögen, es wird schwierig sein, eines unter den anderen auszuwählen.

Abschluss

Wenn es um Codierung geht, sind IDEs zweifellos die besten; Sie bieten Ihnen eine hervorragende Erfahrung, indem sie Ihre Gesamtergebnisse und den Arbeitsablauf verbessern. Sie helfen Ihnen, Ihre Ideen und Logik viel effizienter und übersichtlicher zu codieren. Sie haben so viel zu bieten, angefangen beim Schreiben, Ausführen und Debuggen Ihres Codes, abgesehen davon, dass Sie eine großartige Benutzeroberfläche mit verschiedenen Themen und Farben bereitstellen.

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