Escolha o melhor IDE para codificar Spyder vs Pycharm vs Jupyter

A programação está rapidamente se tornando uma profissão muito conhecida. Com domínios diferentes para escolher e a opção de escrever o código em vários idiomas, selecionar o ambiente de desenvolvimento integrado correto (IDE) ou um editor de código é um aspecto muito importante para começar como desenvolvedor. Os editores de código vêm com uma gama de funcionalidades que permitem aos usuários realizar as tarefas de programação. Isso inclui suporte ao idioma, suporte para plugins que oferecem funcionalidade adicional e outras adições visuais e gráficas.

Discutiremos três dos editores de código mais usados ​​neste guia. Compararemos Spyder, Pycharm e Jupyter. Em seguida, aprenderemos o que torna esses editores individualmente especiais e com os casos de uso que eles devem lidar. Esses editores têm um ótimo apoio à comunidade e vêm com documentação completa e comunidades muito ativas que ajudam os usuários a lidar com quaisquer problemas que surjam durante a codificação e o desenvolvimento do software.

Todos esses três editores são usados ​​principalmente para programação no Python e têm um ótimo suporte interno para a linguagem Python e o pacote suíte. Isso lhes permite fornecer uma ótima utilidade quando se trata de aplicativos baseados em Python e desenvolvimento de scripts. Sua integração exclusiva de módulos e pacotes de terceiros Python permite que eles se tornem editores dedicados ao desenvolvimento de python. Isso não significa que eles estejam limitados apenas a escrever o código em Python. Por exemplo, Pycharm suporta Python, JavaScript, CoffeeScript e os idiomas de marcação comum. Enquanto Spyder suporta principalmente o Python e seus pacotes, mas também fornece a coloração de sintaxe para C/C ++ e Fortran. Jupyter, por outro lado, fornece a capacidade de codificação para 100 idiomas diferentes usando kernels.

Spyder

Spyder é um ambiente de desenvolvimento integrado que está escrito em Python e é usado principalmente para o desenvolvimento do Python. É de código aberto e fornece suporte incorporado para bibliotecas e pacotes Python. Spyder é usado para a programação científica de Python. Devido ao seu suporte à biblioteca Python, ele é capaz de integrar os visuais e gráficos oferecidos por essas bibliotecas de uma maneira muito intuitiva que capacita a experiência geral de desenvolvimento.

Prós:

1. Suporte da biblioteca que é construído diretamente no próprio Spyder IDE.
2. Oferece células Python para executar os bits individuais de código separadamente do restante do projeto.
3. Incrível para grandes projetos que incluem vários arquivos que se referem um ao outro.

Contras:

1. Suporte apenas para a linguagem de programação Python e suíte de pacotes.
2. Muito poucas opções de personalização para o layout e a sensação geral do IDE.

Pycharm

Como o Spyder, Pycharm é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) que oferece suporte ao conjunto de idiomas de programação Python. Não é de código aberto e precisa de uma licença para usar. Apesar disso, é o IDE mais amplamente utilizado para o desenvolvimento do Python. Feito pela JetBrains, oferece suporte para diferentes idiomas, mas apenas na versão profissional paga; A versão comunitária suporta apenas Python. Pycharm é um serviço relativamente pesado e requer uma medida significativa de recursos de computação como RAM e espaço em disco para executar os grandes projetos. Apesar dessa falha, é amplamente utilizado devido ao seu brilhante pacote Python e integração da biblioteca. Tem muito mais opções de personalização em relação à aparência do IDE em comparação com outros IDEs como Spyder.

Prós:

1. Conclusão de código e sugestões para tornar o código mais eficiente para executar.
2. Fornece navegação de código brilhante que economiza tempo ao procurar código que você já escreveu.

A visualização ao vivo permite que os usuários verifiquem as alterações anteriores que são feitas nos projetos e alterá -los ainda mais.

Contras:

1. A versão comunitária oferece apenas suporte para Python. A versão Pro PAY oferece suporte para outros idiomas.
2. HOG de recursos, pois requer uma quantidade significativa de recursos de computação para executar os projetos maiores.
3. Uma curva de aprendizado significativamente alta para iniciantes.

Jupyter

Ao trabalhar com projetos que não exigem muitos arquivos de referência, Jupyter é uma ferramenta incrível. É fácil de aprender e usar e é significativamente menos intensivo em recursos do que as duas opções anteriores. Ele também fornece suporte para muitos idiomas em comparação com Spyder e PyCharm. Isso faz de Jupyter um dos ides mais utilitários do mundo. Jupyter usa o que é chamado de kernel para executar os pedaços individuais de código. Isso é feito de forma a associar um kernel específico para um idioma a um caderno de código. O que ele faz é permitir que o código seja escrito e executá -lo usando um kernel específico em segundo plano. Como permite que os usuários executem o código nas células que contêm os bits de código e, consequentemente, salve o estado em segundo plano a ser acessado posterior. Esta é uma das principais razões pelas quais os notebooks Jupyter são usados ​​no mundo da análise de dados.

Prós:

1. Abre o IDE no seu navegador padrão, tornando -o menos intensivo no espaço.
2. Permite que o código seja executado em células individuais, salva e construa em saídas e resultados anteriores.
3. Suporte para 100 idiomas diferentes.

Contras:

1. Nenhuma opção de personalização visual está disponível além da mudança de tema usual.
2. Sem conclusão de código e recursos de linha.
3. A execução do código que depende de outros arquivos é um aborrecimento como importação e abrir esses arquivos simultaneamente é algo com o qual as pessoas lutam ao trabalhar com notebooks Jupyter.

Comparação

Quando se trata de selecionar um IDE para suas necessidades de codificação, você deve pesar vários fatores diferentes. A principal coisa a cuidar é o tipo de trabalho que você estará fazendo. Se você escrever o código para aplicativos grandes e seu projeto gerar vários arquivos dependentes diferentes, seria melhor se você escolher entre Spyder e Pyharm. Como esses dois IDEs oferecem um suporte interno para bibliotecas e estruturas e facilita o trabalho em projetos maiores.

No caso de trabalhar em arquivos únicos em casos de uso, como análise de dados, onde você entende lentamente um conjunto de dados e apresenta suas descobertas de maneira visualmente intuitiva usando estruturas Python como pandas e matplotlib, seria melhor usar os notebooks que são oferecidos por jupyter. Como eles permitem que você execute os bits do Código Um de cada vez e construa seu script com base em saídas desses bits de codificação, Jupyter é uma solução muito melhor para tarefas baseadas em ML/DL e Analytics de dados.

Conclusão

Como mencionado anteriormente, existem muitos IDEs diferentes que você pode escolher ao iniciar um projeto. Dependendo do tipo de trabalho que você estará fazendo, você pode decidir se deseja ou não um IDE completo como Pyharm e Spyder ou algo como Jupyter, que ajuda a construir o código nas saídas geradas a partir dos resultados anteriores.

Ides como Pyharm têm uma curva de aprendizado consideravelmente alta, enquanto o trabalho com Spyder é realmente simples fora do bastão. Mas, ao mesmo tempo, o Spyder oferece menos recursos de personalização, o que é algo que a maioria dos programadores absolutamente precisa. Tudo se resume ao que você precisa e à natureza do trabalho que você estará fazendo.