Python 已成為近年來最流行的數據科學和機器學習編程語言。它易於學習、功能強大且用途廣泛。
但是您應該使用哪種 Python 平台或集成開發環境 (IDE)?
這篇博文將討論 5 數據科學的最佳 Python IDE。我們將研究它們的每一個功能以及我使用它們的經驗。
數據科學的最佳 Python IDE 是什麼?
SpyderPyCharmJupyterLabThonnyVisual Studio Code (VSCode)
現在讓我們直接進入這些 IDE！
1. Spyder
概述:
Spyder是最適合數據分析和科學計算的開源 IDE。它帶有一個強大的編輯器、調試工具、一個功能齊全的 IPython 控制台、各種用於擴展其功能的插件等等。
Spyder 最好的部分是它是一個集成的代碼編輯環境。用戶界面也是高度可定制的，非常適合快速切換項目。
Spyder 是編程和開發應用程序的絕佳 IDE，但它可能不是數據科學工作的最佳用途。
由於 Spyder 不以塊或代碼塊的形式運行 Python 代碼，數據科學家可能會發現 Spyder 有點不方便。但是，創建數據分析和自動化管道的數據分析師仍然可以使用它。
Spyder 通常用於:
主要特點:
突出顯示語法錯誤和代碼完成調試支持具有斷點、步進等功能的交互式 IPython 控制台支持多個插件以擴展數據科學庫、調試工具等功能。常用於 Python 軟件開發、數據分析和自動化管道。
我的經驗:
我過去在我的幾個 Python 項目中使用過 Spyder。我在以前的工作場所作為數據分析師也使用過 Spyder。
它最適合 Python 開發，但作為數據分析師，我發現它有點不方便，因為它不支持運行塊或代碼塊。
但是，它在創建數據清理自動化管道時效果驚人。調試工具和 IPython 控制台對於測試和調試代碼非常有用。
語法突出顯示對於快速理解您的代碼也非常有用，並且可定制性使得切換項目變得容易。
我發現 Spyder 界面與 RStudio 的 (GUI) 圖形用戶界面非常相似！這對於那些先學習 R 編程背景的人來說非常有用。
2. PyCharm
概述:
PyCharm是 JetBrains 開發的功能齊全的 IDE Python 文本編輯器，該公司以其開發工具而聞名。
PyCharm 最適合使用 Python 進行 Web 和應用程序開發。
但是，與 Spyder 相比，PyCharm 的設置稍微困難一些，因為它確實需要一些 Python 解釋器的知識。
但是一旦您掌握了基礎知識，PyCharm 就是一個強大的 Python 開發 IDE。
PyCharm 還具有強大的調試和重構功能，使其成為開發人員的絕佳選擇。
通過使用 PyCharm 科學模式！它支持使用代碼單元劃分您的 Python 腳本以測試您的代碼。
PyCharm 最適合:
通用 Python 開發Web 和應用程序開發使用科學模式的數據科學
主要特點:
語法突出顯示和代碼完成高級調試功能，帶有斷點和步進自動代碼完成重構支持可幫助快速更改代碼結構而不會破壞它科學模式可輕鬆運行代碼單元、調試和可視化數據支持多個插件以獲得額外功能
我的經驗:
我在大學期間廣泛使用過 PyCharm。這對於剛接觸編程的人來說很棒。
雖然我沒有使用 PyCharm 嘗試任何高級功能，但我嘗試了他們的科學模式，這對我的數據有很大幫助科學功課。
我發現 PyCharm 的最佳功能是它的調試工具，因為斷點和單步執行功能極大地幫助了新的 Python 程序員。
總的來說，PyCharm 是一個優秀的 Web IDE和應用程序開發以及基本數據科學任務甚至高級機器學習。
它最適合需要強大的科學 Python 開發環境的 Python 開發人員和數據分析師，這些環境可以存儲局部變量以進行即時分析工作。
3. JupyterLab
概述:
JupyterLab 是一個開放的-源交互式數據科學環境，用於創建和共享包含實時代碼、方程式、可視化和敘述文本的文檔。
它最適合需要快速創建包含代碼、視覺效果和報告的筆記本的數據科學家
許多數據科學家使用 JupyterLab 是因為它的可共享性。例如，我可以與同事共享一個 Jupyter Notebook 來展示我的代碼並顯示其各自的輸出和錯誤。
這使 JupyterLab 成為出色的團隊協作 IDE！
主要特點:
支持 100 多種編程語言，包括 Python 交互式代碼單元，可快速測試和調試代碼豐富的媒體支持，包括 markdown、HTML、圖像和視頻用於運行 shell 命令的集成終端將輸出打印到可共享的筆記本上支持擴展和筆記本共享輕量級且簡單安裝能夠顯示數據可視化圖像
我的經驗:
從2年前我第一次接觸JupyterLab開始，我就一直在專業地使用它。它真的很容易安裝並立即開始使用。
我經常使用的最好的功能是能夠與朋友分享我的筆記本。這使得無需大量設置或更改即可更輕鬆地快速呈現我們的結果。
此外，JupyterLab 的交互式單元對數據科學任務有很大幫助。
但是， JupyterLab 對於後端和前端 Web 開發的 Python 編程效率不高。
總體而言，JupyterLab 最適合需要具有共享和協作功能的 IDE 的數據科學家。它也是快速製作原型和測試代碼的最佳選擇。
4. Thonny
概述:
Thonny 是一個簡單的，最適合初學者的特定於 Python 的 IDE。
它旨在為學習者提供一個簡單的環境，讓他們可以學習和練習 Python 編程，而不必擔心設置和 Python 安裝的複雜性。
它還具有專為教育目的而設計的功能，例如逐步調試和語法錯誤突出顯示。
主要功能:
易於設置清潔和無憂的 Python 編碼環境語法突出顯示簡單的代碼可讀性逐步調試以幫助隔離錯誤和錯誤
我的經驗:
我第一次接觸 Thonny 是在我自己第一次接觸 Python 編程的時候！
在當時，我對 Python 的安裝或設置一無所知。 Thonny 讓我可以非常輕鬆地開始編碼，而無需擔心技術細節。
由於大多數初學者錯誤都是語法錯誤，我發現語法突出顯示功能特別有用！它使我的代碼更具可讀性和更易於調試。
最好的部分是我可以使用逐步調試器輕鬆識別我的錯誤。
總的來說，Thonny 是最好的適用於剛開始使用 Python 編程但不想陷入技術細節的學生和人員。
5。 Visual Studio 代碼 (VSCode)
概述:
Visual Studio Code (VSCode) 是由 Microsoft 開發的免費開源代碼編輯器。
VS Code 是許多軟件工程師、數據科學家和數據分析師使用的一種常用編碼工具，它是其中之一最流行的 IDE。
事實上，它擁有最大的編程語言集合之一，並支持數百種語言！
此外，您將能夠通過 VS 代碼市場獲得更多廣泛的語言。
主要特點:
完全可定制的用戶界面強大的語法突出顯示和 IntelliSense 代碼完成用於代碼分析和故障排除以及編輯源代碼的集成調試工具集成源代碼控制支持 Git 和其他提供商的系統內置終端，可從編輯器中運行 shell 命令可通過擴展自定義
我的經驗:
我才剛剛開始自 2022 年初以來最近一直在使用 VS Code，這絕對令人驚嘆。
我經常使用的最佳功能是出色的語法突出顯示-它們使我能夠更輕鬆地快速編寫代碼並且
此外，借助內置終端，我可以快速運行 shell 命令，而無需切換應用程序或安裝額外的東西。
我也非常喜歡它對 Jupyter Notebooks 的支持！我可以在 VS Code 環境中運行我的代碼單元。
VS Code mssql 擴展也非常適合數據科學，因為它提供了與 Microsoft SQL Server 的連接。
內置的-in Git 集成還可以更輕鬆地打開我的終端以使用 Git。
相關問題
數據科學家使用什麼 IDE?
數據科學家經常使用JupyterLab、Thonny 和 Visual Studio Code (VSCode) 作為他們的首選 IDE。然而，數據科學的最佳 IDE 取決於項目——不同的 IDE 提供最適合特定任務的不同特性和功能。
有免費的 Python IDE 嗎?
有！有幾種免費的 Python IDE，例如 Thonny、Visual Studio Code (VSCode)、Spyder 和 PyCharm Community Edition。您應該能夠找到最適合您需求的工具，而不必傾家蕩產。
PyCharm 對數據科學有用嗎?
PyCharm 是數據科學的一個很好的工具，因為它包括對交互式數據可視化的支持、強大的調試工具以及與 Jupyter Notebooks 的內置集成。
哪個 Python IDE 最快?
Thonny 以其簡單、快速而聞名, 以及易用性。它還包括一些經過優化的功能，可幫助您快速編寫代碼和調試錯誤。因此，它被認為是當今可用的最快的 Python IDE 之一。
哪個是最適合初學者的 Python IDE?
Thonny 最適合初學者，因為它非常簡單且易於上手使用，具有簡潔的界面，使編碼不那麼令人生畏。此外，它的分步調試器和語法錯誤高亮器可以更輕鬆地快速找到錯誤。
VScode 對數據科學有用嗎?
Visual Studio Code (VSCode) 是由於其對 Jupyter Notebooks 的集成支持，因此成為數據科學的絕佳工具，因此您可以快速運行代碼單元來運行模型。 VS Code 也是輕量級的，可以輕鬆處理數據分析任務。
哪個是適用於 Windows 的最佳 Python IDE?
Visual Studio Code (VSCode) 是適用於 Windows 的絕佳 IDE。 VSCode 由 Microsoft 開發，廣泛支持 Windows 計算機、強大的調試工具和內置的 Git 版本控制系統。
哪個是適用於 Mac 的最佳 Python IDE?
PyCharm是適用於 Mac 用戶的最佳 Python IDE。它的開源社區和付費版本均可在 Mac 設備上使用。
最終想法
這就是我在 2023 年用於數據科學和機器學習的最佳 Python IDE 的全部內容。所有五個這些工具各有優缺點，因此您應該能夠找到最適合您需求的工具。
感謝閱讀！