データサイエンスと機械学習に最適な6つのPythonIDE[2022]
公開: 2021-01-04目次
序章
ソフトウェア開発にはIDE（統合開発環境）を使用しています。 IDEには、コンパイラ、デバッガ、およびソフトウェア開発に必要なその他すべての要件が含まれている場合があります。 IDEは、コンピュータープログラムのさまざまな側面を統合するのに役立ちます。 IDEは、その膨大なライブラリにより、データサイエンス（DS）および機械学習（ML）の開発にも使用されます。
コード作成のさまざまな側面は、コンパイル、デバッグ、実行可能ファイルの構築、ソースコードの編集など、IDEを介して実装できます。Pythonはコーダーによって広く使用されている言語であり、PythonIDEはコーディングとコンパイルを簡単に行うのに役立ちます。 最近よく使われているIDEがありますが、DSとMLに最適なPythonIDEのいくつかを市場で見てみましょう。 Pythonが開発者にとても人気がある理由を読んでください。
機械学習とデータサイエンスに最適なPythonIDEのリスト
1.スパイダー
Scientific Python Development Environment（Spyder）は、無料のオープンソースPythonIDEです。 軽量で、データサイエンスとMLに最適なPythonIDEです。 これは、リアルタイムのコード分析のために多くのデータアナリストによって使用されます。 Spyderにはインタラクティブなコード実行パターンがあり、任意の1行、コードのセクション、またはコード全体を一度にコンパイルするオプションを提供します。
静的コード分析機能を介してSpyderでコンパイルしなくても、コード内の冗長な変数、エラー、構文の問題を見つけることができます。 また、NumPy、SciPy、Pandas、IPythonなどの多くのDSパッケージと統合されており、データ分析を支援します。
Spyderデバッガーを介してSpyderGUI（グラフィカルユーザーインターフェイス）からソースコードの実行フローを制御できます。 Spyderの履歴ログページには、今後の参照用にエディターで使用されるすべてのコマンドが記録されます。 また、Spyderのヘルプペインを介して、Spyderに組み込まれている関数、メソッド、クラスなどについて知ることができます。 これは、データサイエンス愛好家にとって優れたツールです。
2.トニー
Thonnyは、Windows、Linux、およびMacで実行される優れたPythonIDEです。 Thonnyのデバッガーは、コードを1行ずつデバッグするのに役立ちます。このプロセスは、コーディングを学んでいる初心者にとって非常に役立ちます。 Thonnyの優れたGUIにより、サードパーティパッケージのインストールがはるかに簡単になります。
Thonnyは、予測に従ってコードをオートコンプリートし、コードのブラケットの不一致を検査して、初心者にとって優れた機能であるエラーを強調表示します。 ダウンロードは完全に無料です。 Thonnyで関数を呼び出すと、別のウィンドウで呼び出されるため、ユーザーは関数のローカル変数と呼び出しスタックをよりよく理解できます。 Thonnyのパッケージマネージャーは、それらをダウンロードしてPythonの機能を向上させるのに役立ちます。
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3. JupyterLab
これは、機械学習とDSの専門家向けのWebベースのPythonIDEです。 JupyterLabのインタラクティブな出力システムを介して、記述しながらコードをテストできます。 JupyterLabのインターフェースは、ターミナル、テキストエディター、コンソール、およびファイルディレクトリを同時に表示できるため非常に優れています。
自動コード補完、自動フォーマット、自動保存などの機能により、MLおよびDSの専門家にとって最高の無料のPythonIDEの1つになっています。 JupyterLabにはzenモードがあり、ユーザーは気を散らすものや不要な画面を最小限に抑え、進行中のプロジェクトに集中できます。 JupyterLabで作成されたファイルは、.py、pdfなどのさまざまな形式でダウンロードできます。スライド、つまり「.png」としてダウンロードすることもできます。
4. PyCharm
これは、自動コード補完、自動コードインデントなどの機能を備えた優れたPython IDEです。コードを分析し、エラーを強調表示するスマートデバッガーを備えています。 Web開発に熱心なDS＆MLの専門家は、ナビゲーション機能が簡単なため、PyCharmを好みます。 PyCharmのナビゲーション機能を使用して、長いコードで使用されている特定の記号を検索できます。 PyCharmでは複数のスクリプトの相互リンクも簡単です。
PyCharmのリファクタリング機能を使用してコードを簡単に再構築できます。この機能では、メソッドの署名を変更したり、ファイルの名前を変更したり、コード内の任意のメソッドを抽出したりできます。 MLの専門家は、統合された単体テストを使用してMLパイプラインをテストします。
特定のMLモデルのパフォーマンスを知るのに役立ちます。 PyCharmには統合された単体テストが組み込まれており、結果をグラフィカルなレイアウトで確認できます。 また、特定のファイル/アプリケーションに加えられた変更を追跡するのに役立つバージョン管理システムもあります。
5.ビジュアルコード
Visual Codeは、MLおよびDSの専門家によって最も使用されているPythonIDEの1つです。 Windows、Mac、およびLinuxオペレーティングシステムで動作します。 VS Codeは、Python以外にも、C、C＃、JavaScript、HTML、CSSなどの多くの言語をサポートしています。VisualCodeは、軽量のオープンソースPython IDEであり、企業/企業向けの無料バージョンと有料バージョンがあります。
関数やクラスを作成するたびにVSCodeでヒントが得られるため、初心者にも適したプラットフォームです。 自動コード補完は、ユーザーがコーディング中に時間を節約するのにも役立ちます。 VS Codeは、ソースコードのエラーをチェックするPyLintとも統合されています。 MLまたはDSモデルの単体テストは、VSCodeを介して簡単に実行できます。
REPL（read-evaluate-print loop）は、小さなPythonコードの結果を別のウィンドウですばやく確認するのに役立ちます。 新しいAPIや関数を試すときに非常に役立ちます。
VS Codeを使用すると、SQL、Unity、.NET、Node.js、およびその他の多くのツールを簡単に操作できます。 VSコードリファクタリングを使用して、ファイルの名前を変更したり、メソッドを抽出したり、コードにインポートを追加したりできます。 VS Codeは、コードを簡単に最適化およびデバッグするためのMLおよびDS用の優れたIDEです。
6.アトム
Atomは、C、C ++、HTML、JavaScriptなどのPython以外の多くの言語をサポートする、MLおよびDSプロフェッショナル向けの優れたIDEです。Windows、Linux、およびMacで使用できます。 Atomは、MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverをサポートしており、SQLクエリ/コマンドの作成と実行に役立ちます。
Atomには、コードを美化し、コードをより正確にするatom-beautifyパッケージのような便利なパッケージがたくさんあります。 Atomのアウトラインビュー機能を使用すると、コードのツリーベースのビューを確認でき、クラスや関数などを簡単にクロスチェックできます。 Atomは、GitHubから選択できる多くのテーマとテンプレートを提供します。
ML＆DSの専門家は、クロスプラットフォーム編集が可能なため、Atomも好みます。 これは、現在使用するのに最適なオープンソースの無料IDEの1つです。
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結論
機械学習とデータサイエンスは、ウェブ開発やその他の自動化されたプロセスでの作業方法を変えています。 MLおよびDSの専門家は、コードをコンパイル、デバッグ、テストし、エラーが発生しないようにするために、優れたIDEが必要です。 これらは、現在市場で最高のIDEの一部でした。
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