Python est devenu le langage de programmation de science des données et d’apprentissage automatique le plus populaire ces dernières années. Il est facile à apprendre, puissant et polyvalent.
Mais quelle plate-forme Python ou environnement de développement intégré (IDE) devriez-vous utiliser ?
Ce billet de blog discutera des 5 meilleur IDE Python pour la science des données. Nous examinerons chacune de leurs fonctionnalités et mon expérience de leur utilisation.
Quels sont les meilleurs environnements de développement intégrés (IDE) Python pour la science des données ?
SpyderPyCharmJupyterLabThonnyCode Visual Studio (VSCode)
Passons maintenant directement à chacun de ces IDE !
1. Spyder
Présentation :
Spyder est un IDE open-source le mieux adapté à l’analyse de données et au calcul scientifique. Il est livré avec un éditeur puissant, des outils de débogage, une console IPython complète, une variété de plugins pour étendre ses fonctionnalités, et plus encore.
La meilleure partie de Spyder est qu’il s’agit d’un environnement d’édition de code intégré. L’interface utilisateur est également hautement personnalisable, ce qui est idéal pour changer rapidement de projet.
Spyder est un excellent IDE pour la programmation et le développement d’applications, mais ce n’est peut-être pas la meilleure utilisation pour les travaux de science des données.
Étant donné que Spyder n’exécute pas de code Python en morceaux ou en blocs de code, les scientifiques des données pourraient trouver Spyder légèrement gênant. Cependant, les analystes de données qui créent des pipelines d’analyse et d’automatisation de données peuvent toujours l’utiliser.
Spyder est couramment utilisé par :
Fonctionnalités clés :
Surlignage de la syntaxe et complétion de codePrise en charge du débogage avec points d’arrêt, pas à pas, etc.Une console IPython interactivePrend en charge plusieurs plug-ins pour étendre les fonctionnalités telles que les bibliothèques de science des données, les outils de débogage, etc.Couramment utilisé pour le développement de logiciels Python, l’analyse de données et les pipelines d’automatisation.
Mon expérience :
J’ai utilisé Spyder pour plusieurs de mes projets Python dans le passé. J’ai également utilisé Spyder dans mes précédents lieux de travail en tant qu’analyste de données.
Il convient mieux au développement Python, mais en tant qu’analyste de données, je l’ai trouvé légèrement gênant en raison du manque de prise en charge de l’exécution de blocs ou blocs de code.
Cependant, cela fonctionne à merveille lors de la création de pipelines d’automatisation du nettoyage des données. Les outils de débogage et la console IPython sont utiles pour tester et déboguer le code.
La coloration syntaxique est également idéale pour comprendre rapidement votre code, et la personnalisation facilite le changement de projet.
J’ai trouvé l’interface Spyder assez similaire à l’interface de RStudio ! C’est idéal pour ceux qui viennent d’abord d’apprendre la programmation R.
2. PyCharm
Présentation :
PyCharm est un IDE complet de JetBrains, une société bien connue pour ses outils de développement.
PyCharm est le mieux adapté au développement Web et d’applications en Python.
Cependant, PyCharm est légèrement plus difficile à configurer par rapport à Spyder car il nécessite une certaine connaissance de l’interpréteur Python.
Mais une fois que vous maîtrisez les bases, PyCharm est un puissant IDE pour le développement Python.
PyCharm possède également d’excellentes capacités de débogage et de refactorisation, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs.
Il est également flexible pour l’analyse des données grâce à l’utilisation de Mode scientifique PyCharm ! Il prend en charge l’utilisation de cellules de code pour diviser vos scripts Python afin de tester votre code.
PyCharm est idéal pour :
Développement Python généralDéveloppement Web et d’applicationsLa science des données à l’aide du mode scientifique
Caractéristiques principales :
Mise en évidence de la syntaxe et complétion du codeCapacités de débogage avancées avec points d’arrêt et pas à pasComplétion automatique du codePrise en charge de la refactorisation pour vous aider à modifier rapidement la structure de votre code sans la casserMode scientifique pour exécuter facilement les cellules de code, déboguer et visualiser les donnéesPrend en charge plusieurs plugins pour des fonctionnalités supplémentaires
Mon expérience :
J’ai beaucoup utilisé PyCharm pendant mon séjour à l’université. C’était génial pour quelqu’un qui était assez novice en programmation.
Bien que je n’aie pas pu essayer de fonctions avancées avec PyCharm, j’ai pu essayer leur mode scientifique, qui m’a été d’une grande aide dans mes données travaux scolaires scientifiques.
La meilleure fonctionnalité que j’ai trouvée avec PyCharm était ses outils de débogage, car les points d’arrêt et les capacités de progression aident grandement un nouveau programmeur Python.
Globalement, PyCharm est un excellent IDE pour le Web et le développement d’applications et les tâches de science des données de base ou même l’apprentissage automatique avancé.
Il convient mieux aux développeurs Python et aux analystes de données qui ont besoin d’un puissant environnement de développement scientifique Python.
3. JupyterLab
Aperçu :
JupyterLab est un environnement de science des données interactif source pour créer et partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif.
Il convient mieux aux scientifiques des données qui ont besoin de créer rapidement des blocs-notes avec du code, des visuels et des rapports sur à la volée.
De nombreux data scientists utilisent JupyterLab pour sa possibilité de partage. Par exemple, je peux partager un Jupyter Notebook avec un collègue pour présenter mon code et montrer ses sorties et erreurs respectives.
Cela fait de JupyterLab un excellent IDE de collaboration d’équipe !
Caractéristiques principales :
Prise en charge de plus de 100 langages de programmation, y compris PythonCellules de code interactives pour tester et déboguer rapidement votre codePrise en charge multimédia riche avec démarquage, HTML, images et vidéosTerminal intégré pour l’exécution de commandes shellImprime la sortie sur des blocs-notes partageablesPrend en charge les extensions et le partage de bloc-notesLéger avec facile et minimal installation
Mon expérience :
J’utilise JupyterLab de manière professionnelle depuis 2 ans, lorsque je l’ai découvert pour la première fois. C’était vraiment facile à installer et à utiliser immédiatement.
La meilleure fonctionnalité que j’utilise constamment est la possibilité de partager mes carnets de notes avec des amis. Cela facilite grandement la présentation rapide de nos résultats sans nécessiter beaucoup de configuration ou de modifications.
De plus, les cellules interactives de JupyterLab sont d’une grande aide pour les tâches de science des données.
Cependant, JupyterLab n’est pas efficace pour la programmation Python pour le développement Web backend et frontend.
Globalement, JupyterLab est le meilleur pour les data scientists qui veulent un IDE avec des capacités de partage et de collaboration. Il est également idéal pour le prototypage rapide et les tests de code.
4. Thonny
Aperçu :
Thonny est un outil simple, IDE spécifique à Python, idéal pour les débutants.
Il a été conçu pour offrir aux apprenants un environnement simple dans lequel ils peuvent apprendre et pratiquer la programmation Python sans se soucier de la complexité de la configuration et de l’installation de Python.
Il dispose également de fonctionnalités spécialement conçues à des fins éducatives, telles que le débogage étape par étape et un surligneur d’erreurs de syntaxe.
Caractéristiques principales :
Configuration facileEnvironnement de codage Python propre et sans tracasMise en évidence de la syntaxe pour lisibilité facile du codeDébogage étape par étape pour aider à isoler les erreurs et les bogues
Mon expérience :
Ma première expérience avec Thonny a été lorsque j’ai appris moi-même la programmation Python !
Chez l’époque, je n’avais aucune idée des installations ou des configurations de Python. Thonny m’a permis de me lancer très facilement dans le codage sans me soucier des détails techniques.
Étant donné que la plupart des erreurs de débutant sont des erreurs de syntaxe, j’ai trouvé la fonction de coloration syntaxique particulièrement utile ! Cela a rendu mon code plus lisible et plus facile à déboguer.
La meilleure partie était que je pouvais facilement identifier mes erreurs avec le débogueur étape par étape.
Dans l’ensemble, Thonny est le meilleur pour les étudiants et les personnes qui débutent dans la programmation Python mais qui ne veulent pas s’embarrasser de détails techniques.
5. Visual Studio Code (VSCode)
Présentation :
Visual Studio Code (VSCode) est un éditeur de code open source gratuit développé par Microsoft.
Outil de codage commun utilisé par de nombreux ingénieurs en logiciel, data scientists et analystes de données, VS Code est l’un des les IDE les plus populaires.
En fait, il possède l’une des plus grandes collections de langages de programmation, avec le support de plusieurs centaines d’entre eux !
De plus, vous serez capable d’obtenir des langages plus étendus via VS Code Marketplace.
Caractéristiques principales :
Interface utilisateur entièrement personnalisableSurlignement syntaxique puissant et complétion de code IntelliSenseOutils de débogage intégrés pour l’analyse et le dépannage du codeSystème de contrôle de source intégré avec prise en charge de Git et d’autres fournisseursTerminal intégré pour exécuter des commandes shell depuis l’éditeurPersonnalisable via des extensions
Mon expérience :
Je n’ai commencé à utiliser VS Code que récemment si depuis le début de 2022, et cela a été absolument incroyable.
Les meilleures fonctionnalités que j’utilise souvent sont l’excellente coloration syntaxique-elles m’ont beaucoup facilité pour écrire du code rapidement et efficacement.
De plus, avec le terminal intégré, je peux exécuter rapidement des commandes shell sans changer d’application ou installer quelque chose de plus.
J’ai aussi beaucoup aimé la façon dont il prend également en charge les notebooks Jupyter ! Je pourrais exécuter mes cellules de code à partir de l’environnement VS Code.
L’extension VS Code mssql est également idéale pour la science des données car elle fournit une connexion à Microsoft SQL Server.
L’extension construite-Les intégrations dans Git facilitent également l’ouverture de mon terminal pour utiliser Git.
Questions connexes
Quel IDE les scientifiques de données utilisent-ils ?
Les scientifiques de données utilisent souvent JupyterLab, Thonny et Visual Studio Code (VSCode) comme IDE de choix. Cependant, le meilleur IDE pour la science des données dépend du projet : différents IDE offrent différentes fonctionnalités et capacités qui conviennent le mieux à certaines tâches.
Existe-t-il des IDE Python gratuits ?
Oui ! Il existe plusieurs IDE Python gratuits, tels que Thonny, Visual Studio Code (VSCode), Spyder et PyCharm Community Edition. Vous devriez pouvoir trouver celui qui correspond le mieux à vos besoins sans avoir à vous ruiner.
PyCharm est-il bon pour la science des données ?
PyCharm est un excellent outil pour la science des données, car il inclut la prise en charge des visualisations de données interactives, de puissants outils de débogage et une intégration intégrée avec Jupyter Notebooks.
Quel IDE Python est le plus rapide ?
Thonny est surtout connu pour sa simplicité, sa rapidité , et facilité d’utilisation. Il comprend également plusieurs fonctionnalités optimisées pour vous aider à écrire rapidement du code et à déboguer les erreurs. Par conséquent, il est considéré comme l’un des IDE Python les plus rapides disponibles aujourd’hui.
Quel est le meilleur IDE Python pour les débutants ?
Thonny est le meilleur pour les débutants car il est incroyablement simple et facile à utiliser. utiliser, avec une interface propre qui rend le codage moins intimidant. De plus, son débogueur étape par étape et son surligneur d’erreurs de syntaxe facilitent la recherche rapide d’erreurs.
VScode est-il bon pour la science des données ?
Visual Studio Code (VSCode) est un excellent outil pour la science des données grâce à sa prise en charge de l’intégration des notebooks Jupyter, vous pouvez donc exécuter rapidement des cellules de code pour exécuter des modèles. VS Code est également léger et peut traiter facilement les tâches d’analyse de données.
Quel est le meilleur IDE Python pour Windows ?
Visual Studio Code (VSCode) est un excellent IDE pour Windows. Développé par Microsoft, VSCode offre une prise en charge étendue des ordinateurs Windows, de puissants outils de débogage et un système de contrôle de version Git intégré.
Quel est le meilleur IDE Python pour Mac ?
PyCharm est le meilleur IDE Python pour les utilisateurs de Mac. Sa communauté open source et ses versions payantes sont toutes deux disponibles sur les appareils Mac.
Réflexions finales
C’est tout sur mes meilleurs IDE Python pour la science des données et l’apprentissage automatique en 2023. Tous les cinq ces outils ont leurs propres forces et faiblesses, vous devriez donc pouvoir trouver celui qui correspond le mieux à vos besoins.
Merci d’avoir lu !