Elija el mejor IDE to Code Spyder vs Pycharm vs Jupyter

La programación se está convirtiendo rápidamente en una profesión muy conocida. Con diferentes dominios para elegir, y la opción de escribir el código en varios idiomas, seleccionar el entorno de desarrollo integrado correcto (IDE) o un editor de código es un aspecto muy importante para comenzar como desarrollador. Los editores de código vienen con una gama de funcionalidades que permiten a los usuarios llevar a cabo las tareas de programación. Esto incluye soporte del idioma, soporte para complementos que ofrecen funcionalidad adicional y otras adiciones visuales y gráficas.

Discutiremos tres de los editores de código más utilizados en esta guía. Compararemos Spyder, Pycharm y Jupyter. Luego aprenderemos qué hace que estos editores individualmente sean especiales y qué casos de uso están destinados a tratar. Estos editores tienen un gran apoyo comunitario y vienen con documentación exhaustiva y comunidades muy activas que ayudan a los usuarios a lidiar con cualquier problema que surja durante la codificación y el desarrollo del software.

Los tres editores se utilizan principalmente para programar en Python y tienen un excelente soporte incorporado para el lenguaje de Python y el paquete de paquetes. Esto les permite proporcionar una excelente utilidad cuando se trata de aplicaciones y desarrollo de scripts basado en Python. Su integración única de los módulos y paquetes de Python de terceros les permite convertirse en editores de desarrollo de Python dedicados. Esto no significa que solo se limiten a escribir el código en Python. Por ejemplo, Pycharm admite Python, JavaScript, Coffeescript y los lenguajes de marcado comunes. Mientras que Spyder admite principalmente Python y sus paquetes, pero también proporciona la coloración de sintaxis para C/C ++ y Fortran. Jupyter, por otro lado, proporciona la capacidad de codificación para 100 idiomas diferentes usando núcleos.

Espía

Spyder es un entorno de desarrollo integrado que se escribe en Python y se utiliza principalmente para el desarrollo de Python. Es de código abierto y proporciona un soporte incorporado increíble para las bibliotecas y paquetes de Python. Spyder se usa para la programación científica de Python. Debido a su soporte de biblioteca de Python, puede integrar las imágenes y gráficos que ofrecen estas bibliotecas de una manera muy intuitiva que capacita la experiencia de desarrollo general.

Pros:

1. Soporte de la biblioteca que se construye directamente en el IDE Spyder en sí mismo.
2. Ofrece células de Python para ejecutar los bits de código individuales por separado del resto del proyecto.
3. Increíble para proyectos grandes que incluyen múltiples archivos que se hacen referencia entre sí.

Contras:

1. Soporte solo para el lenguaje de programación de Python y la suite de paquetes.
2. Muy pocas opciones de personalización para el diseño y la sensación general del IDE.

Píchm

Al igual que Spyder, Pycharm es un entorno de desarrollo integrado (IDE) que ofrece soporte para la suite de lenguaje de programación de Python. No es de código abierto y necesita una licencia para usar. A pesar de esto, es el IDE más utilizado para el desarrollo de Python. Hecho por JetBrains, ofrece soporte para diferentes idiomas, pero solo en la versión profesional remunerada; La versión comunitaria solo apoya a Python. Pycharm es un servicio relativamente pesado y requiere una medida significativa de recursos informáticos como RAM y espacio en disco para ejecutar los grandes proyectos. A pesar de esta deficiencia, se usa ampliamente debido a su brillante paquete de Python e integración de la biblioteca. Tiene muchas más opciones de personalización con respecto a la apariencia del IDE en comparación con otros IDE como Spyder.

Pros:

1. Finalización del código y sugerencias para que el código sea más eficiente para ejecutar.
2. Proporciona una navegación de código brillante que ahorra tiempo cuando busca un código que ya haya escrito.

La vista previa en vivo permite a los usuarios verificar los cambios anteriores que se realizan a los proyectos y, en consecuencia, los alterar más.

Contras:

1. La versión comunitaria solo ofrece apoyo para Python. La versión PAGE PRO ofrece soporte para otros idiomas.
2. Hog de recursos, ya que requiere una cantidad significativa de recursos informáticos para ejecutar los proyectos más grandes.
3. Una curva de aprendizaje significativamente alta para principiantes.

Jupyter

Cuando trabaja con proyectos que no requieren muchos archivos de referencia, Jupyter es una herramienta increíble. Es fácil de aprender y usar y es significativamente menos intensivo en recursos que las dos opciones anteriores. También proporciona apoyo para muchos idiomas en comparación con Spyder y Pycharm. Esto hace que Jupyter sea uno de los ides más utilitarios. Jupyter usa lo que se llama un núcleo para ejecutar los bits de código individuales. Esto se hace de tal manera que asocie un núcleo específico del idioma a un cuaderno de código. Lo que hace es permitir que el código se escriba y ejecutelo utilizando un kernel específico en segundo plano. Dado que permite a los usuarios ejecutar el código en las celdas que contienen los bits de código y, en consecuencia, guardar el estado en el fondo a acceder más adelante, hace que la escritura de código dependiente sea realmente simple. Esta es una de las principales razones por las cuales se utilizan los cuadernos Jupyter en el mundo del análisis de datos.

Pros:

1. Abre el IDE en su navegador predeterminado, lo que lo hace menos intensivo en el espacio.
2. Permite que el código se ejecute en celdas individuales, ahorra y se basa en salidas y resultados anteriores.
3. Soporte para 100 idiomas diferentes.

Contras:

1. No hay opciones de personalización visual disponibles aparte del cambio de tema habitual.
2. No hay capacidades de finalización de código y pelusa.
3. Ejecutar un código que depende de otros archivos es una molestia, ya que importar y abrir esos archivos simultáneamente es algo con lo que la gente lucha cuando trabaja con cuadernos Jupyter.

Comparación

Cuando se trata de seleccionar un IDE para sus necesidades de codificación, debe pesar varios factores diferentes. Lo principal a tener en cuenta es el tipo de trabajo que harás. Si escribe el código para aplicaciones grandes y su proyecto genera varios archivos dependientes diferentes, sería mejor si elige entre Spyder y Pycharm. Dado que ambos IDE ofrecen un soporte incorporado para bibliotecas y marcos y facilita trabajar en proyectos más grandes.

En el caso de trabajar en archivos individuales en casos de uso como análisis de datos, donde comprende lentamente un conjunto de datos y presenta sus hallazgos de manera visualmente intuitiva utilizando marcos de Python como pandas y matplotlib, sería mejor usar los cuadernos que ofrecen Jupyter. Dado que le permiten ejecutar los bits de código uno a la vez y desarrollar su script en función de las salidas de esos bits de codificación, Jupyter es una solución mucho mejor para ML/DL y tareas basadas en análisis de datos.

Conclusión

Como se mencionó anteriormente, hay muchos IDE diferentes que puede elegir al comenzar un proyecto. Dependiendo del tipo de trabajo que hará, puede decidir si desea o no un IDE completo como Pycharm y Spyder o algo así como Jupyter que ayuda a construir el código en las salidas que se generan a partir de los resultados anteriores.

IDES como Pycharm tienen una curva de aprendizaje considerablemente alta, mientras que trabajar con Spyder es realmente simple fuera de día. Pero al mismo tiempo, Spyder ofrece menos capacidades de personalización que es algo que la mayoría de los programadores necesitan absolutamente. Todo se reduce a lo que necesitas y la naturaleza del trabajo que harás.