Python hat sich in den letzten Jahren zur beliebtesten Programmiersprache für Data Science und maschinelles Lernen entwickelt. Es ist leicht zu erlernen, leistungsstark und vielseitig.
Aber welche Python-Plattform oder integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) sollten Sie verwenden?
In diesem Blogbeitrag werden die 5 beste Python-IDE für Data Science. Wir werden uns jede ihrer Funktionen und meine Erfahrung mit ihrer Verwendung ansehen.
Was sind die besten integrierten Python-Entwicklungsumgebungen (IDEs) für Data Science?
SpyderPyCharmJupyterLabThonnyVisual Studio Code (VSCode)
Lasst uns jetzt direkt in jede dieser IDEs springen! p>
1. Spyder
Übersicht:
Spyder ist eine Open-Source-IDE, die sich am besten für Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen eignet. Es wird mit einem leistungsstarken Editor, Debugging-Tools, einer voll ausgestatteten IPython-Konsole, einer Vielzahl von Plugins zur Erweiterung seiner Funktionen und mehr geliefert.
Das Beste an Spyder ist, dass es sich um eine integrierte Codebearbeitungsumgebung handelt. Die Benutzeroberfläche ist außerdem hochgradig anpassbar, was sich hervorragend zum schnellen Wechseln von Projekten eignet.
Spyder ist eine großartige IDE zum Programmieren und Entwickeln von Anwendungen, aber möglicherweise nicht die beste Verwendung für Data-Science-Arbeiten.
Da Spyder Python-Code nicht in Blöcken oder Codeblöcken ausführt, könnten Datenwissenschaftler Spyder als etwas unbequem empfinden. Datenanalysten, die Datenanalyse-und Automatisierungspipelines erstellen, können es jedoch weiterhin verwenden.
Spyder wird häufig verwendet von:
Hauptfunktionen:
Syntaxhervorhebung und CodevervollständigungDebugging-Unterstützung mit Breakpoints, Stepping usw. Eine interaktive IPython-KonsoleUnterstützt mehrere Plug-ins zur Erweiterung von Funktionen wie Data Science-Bibliotheken, Debugging-Tools usw. Wird häufig für die Python-Softwareentwicklung, Datenanalyse und Automatisierungspipelines verwendet.
Meine Erfahrung:
Ich habe Spyder in der Vergangenheit für mehrere meiner Python-Projekte verwendet. Ich habe Spyder auch an meinen früheren Arbeitsplätzen als Datenanalyst verwendet.
Es ist am besten für die Python-Entwicklung geeignet, aber als Datenanalyst fand ich es aufgrund der fehlenden Unterstützung für die Ausführung von Chunks oder Code-Blöcke.
Es funktioniert jedoch hervorragend, wenn Sie Automatisierungspipelines zur Datenbereinigung erstellen. Die Debugging-Tools und die IPython-Konsole sind nützlich zum Testen und Debuggen von Code.
Die Syntaxhervorhebung ist auch großartig, um Ihren Code schnell zu verstehen, und die Anpassbarkeit erleichtert das Wechseln von Projekten.
Ich fand die Spyder-Oberfläche der RStudio-Oberfläche ziemlich ähnlich! Dies ist großartig für diejenigen, die zuerst R-Programmierung gelernt haben.
2. PyCharm
Übersicht:
PyCharm ist eine IDE mit vollem Funktionsumfang von JetBrains, einem Unternehmen, das für seine Entwicklertools bekannt ist.
PyCharm eignet sich am besten für die Web-und Anwendungsentwicklung in Python.
PyCharm ist jedoch geringfügig im Vergleich zu Spyder schwieriger einzurichten, da einige Kenntnisse des Python-Interpreters erforderlich sind.
Aber sobald Sie die Grundlagen beherrschen, ist PyCharm eine leistungsstarke IDE für die Python-Entwicklung.
PyCharm verfügt auch über hervorragende Debugging-und Refactoring-Funktionen, was es zu einer großartigen Wahl für Entwickler macht.
Es ist auch flexibel für die Datenanalyse durch die Verwendung von Wissenschaftlicher PyCharm-Modus! Es unterstützt die Verwendung von Codezellen zum Teilen Ihrer Python-Skripte zum Testen Ihres Codes.
PyCharm eignet sich am besten für:
Allgemeine Python-EntwicklungWeb-und AnwendungsentwicklungData Science mit dem wissenschaftlichen Modus
Hauptfunktionen:
Syntax-Highlighting und Code-VervollständigungErweiterte Debugging-Funktionen mit Breakpoints und SteppingAutomatische Code-VervollständigungRefactoring-Unterstützung, um Ihre Codestruktur schnell zu ändern, ohne sie zu unterbrechenWissenschaftlicher Modus zum einfachen Ausführen von Codezellen, Debuggen und Visualisieren von DatenUnterstützt mehrere Plugins für zusätzliche Funktionen
Meine Erfahrung:
Während meiner Zeit an der Universität habe ich PyCharm ausgiebig genutzt. Es war großartig für jemanden, der ziemlich neu in der Programmierung war.
Obwohl ich keine erweiterten Funktionen mit PyCharm ausprobieren konnte, durfte ich ihren wissenschaftlichen Modus ausprobieren, was eine große Hilfe bei meinen Daten war naturwissenschaftliche Schulaufgaben.
Die beste Funktion, die ich bei PyCharm gefunden habe, waren die Debugging-Tools, da die Breakpoints und Stepping-Funktionen einem neuen Python-Programmierer sehr helfen.
Insgesamt ist PyCharm eine ausgezeichnete IDE für das Web und Anwendungsentwicklung und grundlegende datenwissenschaftliche Aufgaben oder sogar fortgeschrittenes maschinelles Lernen.
Es eignet sich am besten für Python-Entwickler und Datenanalysten, die eine leistungsstarke wissenschaftliche Python-Entwicklungsumgebung benötigen.
3. JupyterLab
Überblick:
JupyterLab ist ein offenes source interaktive Data-Science-Umgebung zum Erstellen und Freigeben von Dokumenten, die Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und erläuternden Text enthalten.
Es eignet sich am besten für Data Scientists, die schnell Notizbücher mit Code, Visuals und Berichten erstellen müssen die Fliege.
Viele Datenwissenschaftler nutzen JupyterLab wegen seiner gemeinsamen Nutzung. Beispielsweise kann ich ein Jupyter-Notebook mit einem Kollegen teilen, um meinen Code zu präsentieren und die jeweiligen Ausgaben und Fehler anzuzeigen.
Das macht JupyterLab zu einer hervorragenden Team-Collaboration-IDE!
Hauptmerkmale:
Unterstützung für über 100 Programmiersprachen, einschließlich PythonInteraktive Codezellen zum schnellen Testen und Debuggen Ihres CodesRich-Media-Unterstützung mit Markdown, HTML, Bildern und VideosIntegriertes Terminal zum Ausführen von Shell-BefehlenDruckt die Ausgabe auf gemeinsam nutzbaren NotebooksUnterstützt Erweiterungen und Notebook-SharingLeicht mit einfach und minimal Installation
Meine Erfahrung:
Ich benutze JupyterLab professionell, seit ich es vor 2 Jahren zum ersten Mal in die Hand genommen habe. Es war wirklich einfach zu installieren und sofort zu verwenden.
Die beste Funktion, die ich ständig nutze, ist die Möglichkeit, meine Notizbücher mit Freunden zu teilen. Dies macht es so viel einfacher, unsere Ergebnisse schnell zu präsentieren, ohne viel Einrichtung oder Änderungen zu erfordern.
Zusätzlich sind die interaktiven Zellen von JupyterLab eine große Hilfe für Data-Science-Aufgaben.
Jedoch, JupyterLab ist nicht effizient für die Python-Programmierung für die Back-End-und Front-End-Webentwicklung.
Insgesamt eignet sich JupyterLab am besten für Datenwissenschaftler, die eine IDE mit Funktionen zur gemeinsamen Nutzung und Zusammenarbeit wünschen. Es eignet sich auch am besten für schnelles Prototyping und Testen von Code.
4. Thonny
Übersicht:
Thonny ist ein einfaches, Python-spezifische IDE, die sich am besten für Anfänger eignet.
Sie wurde entwickelt, um Lernenden eine einfache Umgebung zu bieten, in der sie die Python-Programmierung lernen und üben können, ohne sich Gedanken über die Komplexität der Einrichtung und Python-Installation machen zu müssen.
Es hat auch Funktionen, die speziell für Bildungszwecke entwickelt wurden, wie z. B. Schritt-für-Schritt-Debugging und eine Hervorhebung von Syntaxfehlern.
Hauptmerkmale:
Einfache EinrichtungSaubere und unkomplizierte Python-CodierungsumgebungSyntaxhervorhebung für einfache Lesbarkeit des CodesSchritt-für-Schritt-Debugging zur Eingrenzung von Fehlern und Bugs
Meine Erfahrung:
Meine erste Erfahrung mit Thonny machte ich, als ich selbst zum ersten Mal mit der Python-Programmierung begann!
At Damals hatte ich keine Ahnung von Python-Installationen oder-Setups. Thonny hat es mir super leicht gemacht, ins Programmieren einzusteigen, ohne mich um die technischen Details kümmern zu müssen.
Da die meisten Anfängerfehler Syntaxfehler sind, fand ich die Syntaxhervorhebungsfunktion besonders hilfreich! Es machte meinen Code lesbarer und leichter zu debuggen.
Das Beste daran war, dass ich meine Fehler mit dem Schritt-für-Schritt-Debugger leicht identifizieren konnte.
Insgesamt ist Thonny am besten für Studenten und Leute, die gerade erst mit der Python-Programmierung anfangen, sich aber nicht in technischen Details verzetteln wollen.
5. Visual Studio-Code (VSCode)
Übersicht:
Visual Studio Code (VSCode) ist ein kostenloser Open-Source-Code-Editor, der von Microsoft entwickelt wurde.
VS Code ist eines von vielen Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten, ein gängiges Codierungstool die beliebtesten IDEs.
Tatsächlich hat es eine der größten Sammlungen von Programmiersprachen, die es gibt, mit der Unterstützung von mehreren hundert!
Außerdem werden Sie es sein umfangreichere Sprachen über den VS Code Marketplace erhalten.
Hauptmerkmale:
Vollständig anpassbare BenutzeroberflächeLeistungsstarke Syntaxhervorhebung und IntelliSense-CodevervollständigungIntegrierte Debugging-Tools für Codeanalyse und FehlerbehebungIntegriertes Quellcodeverwaltungssystem mit Unterstützung für Git und andere AnbieterEingebautes Terminal zum Ausführen von Shell-Befehlen aus dem Editor herausAnpassbar durch Erweiterungen
Meine Erfahrung:
Ich habe erst vor kurzem begonnen, VS Code zu verwenden si eit Anfang 2022, und es war absolut fantastisch.
Die besten Funktionen, die ich oft verwende, sind die großartige Syntaxhervorhebung – sie haben es mir viel einfacher gemacht, Code schnell und effizient zu schreiben.
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Außerdem kann ich mit dem integrierten Terminal schnell Shell-Befehle ausführen, ohne Anwendungen zu wechseln oder etwas Extras zu installieren.
Mir hat auch sehr gut gefallen, wie es auch Jupyter Notebooks unterstützt! Ich konnte meine Codezellen aus der VS Code-Umgebung heraus ausführen.
Die VS Code mssql-Erweiterung eignet sich auch hervorragend für die Datenwissenschaft, da sie eine Verbindung zu Microsoft SQL Server bereitstellt.
Die integrierte-in Git-Integrationen machen es auch einfacher, mein Terminal zu öffnen, um Git zu verwenden.
Verwandte Fragen
Welche IDE verwenden Datenwissenschaftler?
Datenwissenschaftler verwenden häufig JupyterLab, Thonny und Visual Studio Code (VSCode) als bevorzugte IDE. Die beste IDE für Data Science hängt jedoch vom Projekt ab – verschiedene IDEs bieten unterschiedliche Funktionen und Fähigkeiten, die für bestimmte Aufgaben am besten geeignet sind.
Gibt es kostenlose Python-IDEs?
Ja! Es gibt mehrere kostenlose Python-IDEs wie Thonny, Visual Studio Code (VSCode), Spyder und PyCharm Community Edition. Sie sollten in der Lage sein, eines zu finden, das Ihren Anforderungen am besten entspricht, ohne die Bank sprengen zu müssen.
Ist PyCharm gut für die Datenwissenschaft?
PyCharm ist ein großartiges Tool für die Datenwissenschaft, weil es das ist umfasst Unterstützung für interaktive Datenvisualisierungen, leistungsstarke Debugging-Tools und integrierte Integration mit Jupyter Notebooks.
Welche Python-IDE ist die schnellste?
Thonny ist am besten für seine Einfachheit und Geschwindigkeit bekannt , und Benutzerfreundlichkeit. Es enthält auch mehrere Funktionen, die optimiert wurden, um Ihnen beim schnellen Schreiben von Code und beim Debuggen von Fehlern zu helfen. Daher gilt sie als eine der schnellsten derzeit verfügbaren Python-IDEs.
Welche ist die beste Python-IDE für Anfänger?
Thonny eignet sich am besten für Anfänger, da sie unglaublich einfach und leicht zu bedienen ist verwenden, mit einer übersichtlichen Oberfläche, die das Codieren weniger entmutigend macht. Darüber hinaus erleichtern der Schritt-für-Schritt-Debugger und die Hervorhebung von Syntaxfehlern das schnelle Auffinden von Fehlern.
Ist VScode gut für die Datenwissenschaft?
Visual Studio Code (VSCode) ist es ein großartiges Tool für Data Science aufgrund seiner Integrationsunterstützung für Jupyter Notebooks, sodass Sie Codezellen schnell ausführen können, um Modelle auszuführen. VS Code ist außerdem leicht und kann Datenanalyseaufgaben problemlos verarbeiten.
Welche ist die beste Python-IDE für Windows?
Visual Studio Code (VSCode) ist eine großartige IDE für Windows. VSCode wurde von Microsoft entwickelt und bietet umfassende Unterstützung für Windows-Computer, leistungsstarke Debugging-Tools und ein integriertes Git-Versionskontrollsystem.
Welche ist die beste Python-IDE für Mac?
PyCharm ist die beste Python-IDE für Mac-Benutzer. Die Open-Source-Community und die kostenpflichtigen Versionen sind beide auf Mac-Geräten verfügbar.
Abschließende Gedanken
Das war alles zu meinen besten Python-IDEs für Data Science und maschinelles Lernen im Jahr 2023. Alle fünf von Diese Tools haben ihre eigenen Stärken und Schwächen, daher sollten Sie in der Lage sein, das beste Tool zu finden, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.
Danke fürs Lesen!