Die 6 besten Python-IDEs für Data Science und maschinelles Lernen [2022]
Veröffentlicht: 2021-01-04Inhaltsverzeichnis
Einführung
Für die Softwareentwicklung wird eine IDE (Integrated Development Environment) verwendet. Eine IDE kann einen Compiler, einen Debugger und alle anderen Anforderungen haben, die für die Softwareentwicklung erforderlich sind. IDEs helfen bei der Konsolidierung verschiedener Aspekte eines Computerprogramms. IDE wird aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheken auch für die Entwicklung in Data Science (DS) und Machine Learning (ML) verwendet.
Verschiedene Aspekte des Codeschreibens können durch IDEs wie Kompilieren, Debuggen, Erstellen von ausführbaren Dateien, Bearbeiten von Quellcode usw. implementiert werden. Python ist eine von Programmierern weit verbreitete Sprache, und Python-IDEs helfen beim einfachen Codieren und Kompilieren. Es gibt IDEs, die heutzutage häufig verwendet werden. Sehen wir uns einige der besten Python-IDEs für DS & ML auf dem Markt an. Lesen Sie, warum Python bei Entwicklern so beliebt ist.
Liste der besten Python-IDEs für maschinelles Lernen und Data Science
1. Spyder
Scientific Python Development Environment (Spyder) ist eine kostenlose und Open-Source-Python-IDE. Es ist leicht und eine hervorragende Python-IDE für Data Science und ML. Es wird von vielen Datenanalysten für die Echtzeit-Codeanalyse verwendet. Spyder verfügt über ein interaktives Codeausführungsmuster, das Ihnen die Möglichkeit gibt, eine einzelne Zeile, einen Abschnitt des Codes oder den gesamten Code auf einmal zu kompilieren.
Mit der Funktion zur statischen Codeanalyse können Sie redundante Variablen, Fehler und Syntaxprobleme in Ihrem Code finden, ohne ihn überhaupt in Spyder kompilieren zu müssen. Es ist auch in viele DS-Pakete wie NumPy, SciPy, Pandas, IPython usw. integriert, um Sie bei der Datenanalyse zu unterstützen.
Sie können den Ausführungsfluss Ihres Quellcodes von der Spyder-GUI (Graphical User Interface) über den Spyder-Debugger steuern. Die Verlaufsprotokollseite von Spyder zeichnet alle im Editor verwendeten Befehle für weitere Referenzen auf. Über das Hilfefenster von Spyder können Sie sich auch über alle integrierten Funktionen, Methoden, Klassen usw. in Spyder informieren. Es ist ein hervorragendes Tool für Data-Science-Enthusiasten.
2. Thanny
Thonny ist eine hervorragende Python-IDE, die unter Windows, Linux und Mac läuft. Der Debugger von Thonny hilft beim Debuggen von Codes Zeile für Zeile, dieser Prozess hilft sehr für Anfänger, die das Programmieren lernen. Die hervorragende GUI von Thonny erleichtert die Installation von Drittanbieterpaketen erheblich.
Thonny vervollständigt den Code automatisch gemäß seiner Vorhersage und untersucht den Code auf nicht übereinstimmende Klammern und hebt den Fehler hervor, was eine großartige Funktion für Anfänger ist. Der Download ist völlig kostenlos. Wenn Sie eine Funktion in Thonny aufrufen, erfolgt dies in einem separaten Fenster, wodurch der Benutzer die lokalen Variablen und den Aufrufstapel der Funktion besser versteht. Der Paketmanager von Thonny hilft Ihnen beim Herunterladen und Erhöhen der Funktionalität von Python.
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3. JupyterLab
Es ist eine webbasierte Python-IDE für Machine Learning- und DS-Experten. Sie können Ihren Code während des Schreibens über das interaktive Ausgabesystem von JupyterLab testen. Die Benutzeroberfläche von JupyterLab ist ziemlich gut, da sie Ihnen eine gleichzeitige Ansicht des Terminals, des Texteditors, der Konsole und des Dateiverzeichnisses bietet.
Funktionen wie automatische Codevervollständigung, automatische Formatierung, automatisches Speichern usw. machen es zu einer der besten kostenlosen Python-IDEs für ML- und DS-Profis. Es gibt einen Zen-Modus in JupyterLab, der es Benutzern ermöglicht, Ablenkungen und unnötige Bildschirme zu minimieren und sich auf das laufende Projekt zu konzentrieren. Die in JupyterLab erstellten Dateien können in verschiedenen Formaten wie .py, pdf usw. heruntergeladen werden. Sie können sie auch als Folien herunterladen, dh '.png'.
4. PyCharm
Es ist eine ausgezeichnete Python-IDE mit Funktionen wie automatischer Codevervollständigung, automatischer Codeeinrückung usw. Sie verfügt über einen intelligenten Debugger, der den Code analysiert und Fehler hervorhebt. DS- und ML-Profis, die sich mit Webentwicklung beschäftigen, bevorzugen PyCharm auch wegen seiner einfachen Navigationsfunktion. Sie können über die Navigationsfunktion in PyCharm nach bestimmten Symbolen suchen, die in langen Codes verwendet werden. Auch das Verknüpfen mehrerer Skripte ist in PyCharm einfacher.
Man kann seinen Code einfach über die Umgestaltungsfunktion von PyCharm umstrukturieren, wo man die Methodensignatur ändern, die Datei umbenennen und jede Methode im Code extrahieren kann. ML-Profis verwenden integrierte Unit-Tests, um ihre ML-Pipelines zu testen.
Es hilft, die Leistung eines bestimmten ML-Modells zu kennen. PyCharm verfügt über integrierte integrierte Einheitentests und die Ergebnisse können in einem grafischen Layout angezeigt werden. Es hat auch ein Versionskontrollsystem, das dabei hilft, die Änderungen zu verfolgen, die an einer bestimmten Datei/Anwendung vorgenommen wurden.
5. Visueller Code
Visual Code ist eine der am häufigsten verwendeten Python-IDEs von ML- und DS-Profis. Es funktioniert auf Windows-, Mac- und Linux-Betriebssystemen. VS Code unterstützt neben Python viele Sprachen wie C, C#, JavaScript, HTML, CSS usw. Visual Code ist eine leichtgewichtige Open-Source-Python-IDE, die eine kostenlose Version sowie eine kostenpflichtige Version für Unternehmen/Unternehmen hat.
Es ist auch eine gute Plattform für Anfänger, da Sie im VS-Code Hinweise erhalten, wenn Sie Funktionen oder Klassen erstellen. Die automatische Codevervollständigung hilft Benutzern auch, beim Codieren Zeit zu sparen. VS Code ist auch in PyLint integriert, das Fehler im Quellcode überprüft. Sie können Einheitentests für Ihre ML- oder DS-Modelle einfach über VS Code durchführen.
Die REPL (Read-Evaluate-Print-Schleife) hilft dabei, schnelle Ergebnisse von kleinem Python-Code in einem separaten Fenster anzuzeigen. Es hilft sehr, wenn man mit einer neuen API oder Funktion experimentiert.
VS Code erleichtert die Arbeit mit SQL, Unity, .NET, Node.js und vielen anderen Tools. Man kann eine Datei umbenennen, Methoden extrahieren, Importe hinzufügen usw. in Ihrem Code über den VS-Code-Refactor. VS Code ist eine hervorragende IDE für ML & DS zum einfachen Optimieren und Debuggen von Codes.
6. Atom
Atom ist eine hervorragende IDE für ML- und DS-Profis, die neben Python viele andere Sprachen wie C, C++, HTML, JavaScript usw. unterstützt. Sie können sie unter Windows, Linux und Mac verwenden. Atom unterstützt MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, was Ihnen beim Schreiben und Ausführen von SQL-Abfragen/Befehlen hilft.
Es gibt viele nützliche Pakete in Atom, wie das Paket atom-beautify, das Ihren Code verschönert und genauer macht. Die Gliederungsansichtsfunktion von Atom zeigt Ihnen eine baumbasierte Ansicht Ihres Codes und Sie können Ihre Klassen, Funktionen usw. einfach gegenprüfen. Atom stellt Ihnen viele Themen und Vorlagen von GitHub zur Auswahl bereit.
ML- und DS-Profis bevorzugen Atom auch wegen seiner Fähigkeit zur plattformübergreifenden Bearbeitung. Es ist eine der besten kostenlosen Open-Source-IDEs, die derzeit verwendet werden können.
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Fazit
Machine Learning & Data Science verändern die Arbeitsweise in der Webentwicklung und anderen automatisierten Prozessen. Eine gute IDE wird von ML- und DS-Profis benötigt, um ihren Code zu kompilieren, zu debuggen, zu testen und fehlerfrei zu machen. Dies waren derzeit einige der besten IDEs auf dem Markt.
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