Python se tornou a linguagem de programação de aprendizado de máquina e ciência de dados mais popular nos últimos anos. É fácil de aprender, poderoso e versátil.

Mas qual plataforma Python ou ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) você deve usar?

Esta postagem de blog discutirá os 5 melhor Python IDE para ciência de dados. Analisaremos cada um de seus recursos e minha experiência com eles.

Quais são os melhores ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) Python para ciência de dados?

SpyderPyCharmJupyterLabThonnyVisual Studio Code (VSCode)

Agora vamos pular direto para cada um desses IDEs!

1. Spyder

Visão geral:

Spyder é um IDE de código aberto mais adequado para análise de dados e computação científica. Ele vem com um editor poderoso, ferramentas de depuração, um console IPython completo, uma variedade de plug-ins para estender seus recursos e muito mais.

A melhor parte do Spyder é que ele é um ambiente de edição de código integrado. A interface do usuário também é altamente personalizável, o que é ótimo para alternar projetos rapidamente.

O Spyder é um ótimo IDE para programar e desenvolver aplicativos, mas pode não ser o melhor uso para o trabalho de ciência de dados.

Como o Spyder não executa o código Python em partes ou blocos de código, os cientistas de dados podem achar o Spyder um pouco inconveniente. No entanto, os analistas de dados que criam pipelines de automação e análise de dados ainda podem usá-lo.

Spyder é comumente usado por:

Recursos principais:

Realce de sintaxe e conclusão de códigoSuporte para depuração com pontos de interrupção, etapas, etc.Um console IPython interativoSuporte a vários plug-ins para estender recursos, como bibliotecas de ciência de dados, ferramentas de depuração etc.Comumente usado para desenvolvimento de software Python, análise de dados e pipelines de automação.

Minha experiência:

Usei o Spyder para vários dos meus projetos Python no passado. Também usei o Spyder em meus locais de trabalho anteriores como analista de dados.

É mais adequado para o desenvolvimento em Python, mas, como analista de dados, achei um pouco inconveniente devido à falta de suporte para executar blocos ou blocos de código.

No entanto, funciona muito bem ao criar pipelines de automação de limpeza de dados. As ferramentas de depuração e o console IPython são úteis para testar e depurar código.

O realce de sintaxe também é ótimo para entender rapidamente seu código, e a capacidade de personalização facilita a troca de projetos.

Achei a interface do Spyder bem parecida com a interface do RStudio! Isso é ótimo para aqueles que aprenderam a programação R primeiro.

2. PyCharm

Visão geral:

PyCharm é um IDE completo da JetBrains, uma empresa conhecida por suas ferramentas de desenvolvedor.

PyCharm é mais adequado para desenvolvimento de aplicativos e web em Python.

No entanto, PyCharm é um pouco mais difícil de configurar em comparação com o Spyder, pois requer algum conhecimento do interpretador Python.

Mas, depois de aprender o básico, o PyCharm é um IDE poderoso para o desenvolvimento do Python.

PyCharm também possui excelentes recursos de depuração e refatoração, tornando-o uma ótima opção para desenvolvedores.

Também é flexível para análise de dados por meio do uso do Modo científico PyCharm! Ele suporta o uso de células de código para dividir seus scripts Python para testar seu código.

PyCharm é melhor para:

desenvolvimento Python geralDesenvolvimento da Web e de aplicativosCiência de dados usando o modo científico

Recursos principais:

Realce de sintaxe e conclusão de códigoRecursos avançados de depuração com pontos de interrupção e revisãoAuto conclusão de códigoSuporte de refatoração para ajudar a alterar rapidamente sua estrutura de código sem quebrá-laModo científico para executar facilmente células de código, depurar e visualizar dadosSuporta vários plug-ins para recursos extras

Minha experiência:

Usei o PyCharm extensivamente durante meu tempo na universidade. Foi ótimo para alguém que era muito novo em programação.

Embora eu não tenha experimentado nenhuma função avançada usando o PyCharm, experimentei o Modo Científico, que foi uma grande ajuda em meus dados trabalhos escolares de ciências.

O melhor recurso que encontrei com o PyCharm foram suas ferramentas de depuração, pois os pontos de interrupção e os recursos de revisão ajudam muito um novo programador Python.

No geral, o PyCharm é um excelente IDE para web e desenvolvimento de aplicativos e tarefas básicas de ciência de dados ou até aprendizado de máquina avançado.

É mais adequado para desenvolvedores Python e analistas de dados que precisam de um poderoso ambiente de desenvolvimento científico em Python.

3. JupyterLab

Visão geral:

JupyterLab é um ambiente de ciência de dados interativo de origem para criar e compartilhar documentos que contêm código ativo, equações, visualizações e texto narrativo.

É mais adequado para cientistas de dados que precisam criar notebooks rapidamente com código, recursos visuais e relatórios sobre a mosca.

Muitos cientistas de dados usam o JupyterLab por sua capacidade de compartilhamento. Por exemplo, posso compartilhar um Jupyter Notebook com um colega para apresentar meu código e mostrar suas respectivas saídas e erros.

Isso torna o JupyterLab um excelente IDE de colaboração em equipe!

Principais recursos:

Suporte para mais de 100 linguagens de programação, incluindo PythonCélulas de código interativas para testar e depurar rapidamente seu códigoRich media support com markdown, HTML, imagens e vídeosTerminal integrado para executar comandos shellImprime a saída em notebooks compartilháveisSuporta extensões e compartilhamento de notebookLeve com fácil e mínimo instalação

Minha experiência:

Tenho usado o JupyterLab profissionalmente desde 2 anos atrás, quando o peguei pela primeira vez. Foi muito fácil de instalar e começar a usar imediatamente.

O melhor recurso que utilizo constantemente é a capacidade de compartilhar meus notebooks com amigos. Isso torna muito mais fácil apresentar nossos resultados rapidamente sem exigir muitas configurações ou alterações.

Além disso, as células interativas do JupyterLab são uma grande ajuda para tarefas de ciência de dados.

No entanto, O JupyterLab não é eficiente para programação Python para desenvolvimento web de back-end e front-end.

No geral, o JupyterLab é melhor para cientistas de dados que desejam um IDE com capacidade de compartilhamento e recursos de colaboração. Também é melhor para prototipagem rápida e teste de código.

4. Thonny

Visão geral:

Thonny é um método simples e IDE específico para Python que é melhor para iniciantes.

Ele foi projetado para oferecer aos alunos um ambiente simples onde eles podem aprender e praticar a programação em Python sem se preocupar com a complexidade da configuração e instalação do Python.

Ele também possui recursos projetados especificamente para fins educacionais, como depuração passo a passo e um realçador de erro de sintaxe.

Recursos principais:

Configuração fácilAmbiente de codificação Python limpo e sem complicaçõesRealce de sintaxe para legibilidade fácil do código Depuração passo a passo para ajudar a isolar erros e bugs

Minha experiência:

Minha primeira experiência com Thonny foi quando eu mesmo comecei a programar em Python!

Na na época, eu não tinha ideia sobre as instalações ou configurações do Python. Thonny tornou super fácil para mim começar a codificar sem me preocupar com os detalhes técnicos.

Como a maioria dos erros de iniciante são erros de sintaxe, achei o recurso de realce de sintaxe particularmente útil! Tornou meu código mais legível e fácil de depurar.

A melhor parte foi que pude identificar facilmente meus erros com o depurador passo a passo.

No geral, Thonny é o melhor para estudantes e pessoas que estão apenas começando na programação Python, mas não querem se atolar em detalhes técnicos.

5. Visual Studio Code (VSCode)

Visão geral:

Visual Studio Code (VSCode) é um editor de código aberto e gratuito desenvolvido pela Microsoft.

Uma ferramenta de codificação comum usada por muitos engenheiros de software, cientistas de dados e analistas de dados, o VS Code é um dos os IDEs mais populares.

Na verdade, ele possui uma das maiores coleções de linguagens de programação existentes, com o suporte de várias centenas delas!

Além disso, você será capaz de obter idiomas mais extensos por meio do VS Code Marketplace.

Principais recursos:

Interface de usuário totalmente personalizávelRealce de sintaxe poderoso e conclusão de código IntelliSenseFerramentas de depuração integradas para análise de código e solução de problemasSistema de controle de código-fonte integrado com suporte para Git e outros provedoresTerminal integrado para executar comandos shell de dentro do editorPersonalizável por meio de extensões

Minha experiência:

Só comecei a usar o VS Code recentemente si Desde o início de 2022, e tem sido absolutamente incrível.

Os melhores recursos que uso com frequência são o grande destaque de sintaxe – eles tornaram muito mais fácil para mim escrever código de forma rápida e eficiente.

Além disso, com o terminal integrado, posso executar rapidamente comandos de shell sem trocar de aplicativo ou instalar algo extra.

Também gostei muito de como ele oferece suporte a Jupyter Notebooks! Eu poderia executar minhas células de código de dentro do ambiente do VS Code.

A extensão mssql do VS Code também é ótima para ciência de dados, pois fornece uma conexão com o Microsoft SQL Server.

O construído As integrações-in Git também facilitam a abertura do meu terminal para usar o Git.

Perguntas relacionadas

Qual ​​IDE os cientistas de dados usam?

Os cientistas de dados costumam usar JupyterLab, Thonny e Visual Studio Code (VSCode) como seu IDE de escolha. No entanto, o melhor IDE para ciência de dados depende do projeto – diferentes IDEs oferecem diferentes recursos e capacidades que melhor atendem a determinadas tarefas.

Existe algum IDE Python gratuito?

Sim! Existem vários IDEs Python gratuitos, como Thonny, Visual Studio Code (VSCode), Spyder e PyCharm Community Edition. Você deve ser capaz de encontrar um que melhor atenda às suas necessidades sem ter que gastar muito.

O PyCharm é bom para ciência de dados?

O PyCharm é uma ótima ferramenta para ciência de dados porque inclui suporte para visualizações interativas de dados, poderosas ferramentas de depuração e integração integrada com Jupyter Notebooks.

Qual ​​Python IDE é o mais rápido?

Thonny é mais conhecido por sua simplicidade, velocidade , e facilidade de uso. Ele também inclui vários recursos otimizados para ajudá-lo a escrever códigos e depurar erros rapidamente. Portanto, é considerado um dos IDEs Python mais rápidos disponíveis atualmente.

Qual ​​é o melhor IDE Python para iniciantes?

Thonny é melhor para iniciantes porque é incrivelmente simples e fácil de uso, com uma interface limpa que torna a codificação menos assustadora. Além disso, seu depurador passo a passo e marcador de erros de sintaxe facilitam a localização rápida de erros.

O VScode é bom para ciência de dados?

O Visual Studio Code (VSCode) é uma ótima ferramenta para ciência de dados devido ao seu suporte de integração para Jupyter Notebooks, para que você possa executar rapidamente células de código para executar modelos. O VS Code também é leve e pode processar tarefas de análise de dados facilmente.

Qual ​​é o melhor Python IDE para Windows?

Visual Studio Code (VSCode) é um ótimo IDE para Windows. Desenvolvido pela Microsoft, o VSCode tem amplo suporte para computadores Windows, poderosas ferramentas de depuração e um sistema de controle de versão Git integrado.

Qual ​​é o melhor Python IDE para Mac?

PyCharm é o melhor Python IDE para usuários de Mac. Sua comunidade de código aberto e versões pagas estão disponíveis em dispositivos Mac.

Considerações finais

Isso é tudo em meus melhores IDEs Python para ciência de dados e aprendizado de máquina em 2023. Todos os cinco essas ferramentas têm seus próprios pontos fortes e fracos, então você deve ser capaz de encontrar a que melhor se adapta às suas necessidades.

Obrigado por ler!

By Henry Taylor

Eu trabalho como desenvolvedor back-end. Alguns de vocês devem ter me visto na conferência de desenvolvedores. Ultimamente tenho trabalhado em um projeto de código aberto.