Los 6 mejores IDE de Python para ciencia de datos y aprendizaje automático [2022]
Publicado: 2021-01-04Tabla de contenido
Introducción
Se utiliza un IDE (Entorno de desarrollo integrado) para el desarrollo de software. Un IDE puede tener un compilador, un depurador y todos los demás requisitos necesarios para el desarrollo de software. Los IDE ayudan a consolidar diferentes aspectos de un programa informático. IDE también se utiliza para el desarrollo en Data Science (DS) y Machine Learning (ML) debido a sus amplias bibliotecas.
Se pueden implementar varios aspectos de la escritura de código a través de los IDE, como la compilación, la depuración, la creación de ejecutables, la edición del código fuente, etc. Python es un lenguaje ampliamente utilizado por los codificadores, y los IDE de Python ayudan a codificar y compilar fácilmente. Hay IDE que se usan mucho hoy en día, veamos algunos de los mejores IDE de Python para DS y ML en el mercado. Lea por qué Python es tan popular entre los desarrolladores.
Lista de los mejores IDE de Python para aprendizaje automático y ciencia de datos
1. Espía
Scientific Python Development Environment (Spyder) es un IDE de Python gratuito y de código abierto. Es liviano y es una excelente ide de Python para ciencia de datos y ML. Muchos analistas de datos lo utilizan para el análisis de código en tiempo real. Spyder tiene un patrón de ejecución de código interactivo que le brinda la opción de compilar una sola línea, una sección del código o el código completo de una sola vez.
Puede encontrar variables redundantes, errores, problemas de sintaxis en su código sin siquiera compilarlo en Spyder a través de la función de análisis de código estático. También está integrado con muchos paquetes de DS como NumPy, SciPy, Pandas, IPython, etc. para ayudarlo a realizar análisis de datos.
Puede controlar el flujo de ejecución de su código fuente desde la GUI (interfaz gráfica de usuario) de Spyder a través del depurador de Spyder. La página de registro del historial de Spyder registra todos los comandos utilizados en el editor para futuras referencias. También puede conocer cualquier función, método, clase, etc. incorporado en Spyder a través del Panel de ayuda de Spyder. Es una excelente herramienta para los entusiastas de la ciencia de datos.
2. delgado
Thonny es un excelente IDE de Python que se ejecutará en Windows, Linux y Mac. El depurador de Thonny ayuda a depurar códigos línea por línea, este proceso ayuda mucho a los principiantes que están aprendiendo a codificar. La excelente GUI de Thonny hace que la instalación de paquetes de terceros sea mucho más fácil.
Thonny autocompleta el código de acuerdo con su predicción e inspecciona el código en busca de discrepancias entre paréntesis y resalta el error, que es una gran característica para los principiantes. Es completamente gratis para descargar. Cuando llama a una función en Thonny, se hará en una ventana separada que hace que el usuario comprenda mejor las variables locales y la pila de llamadas de la función. El administrador de paquetes de Thonny lo ayuda a descargarlos y aumentar la funcionalidad de python.
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3. JupyterLab
Es un IDE de Python basado en la web para profesionales de Machine Learning y DS. Puede probar su código mientras escribe a través del sistema de salida interactivo de JupyterLab. La interfaz de JupyterLab es bastante buena, ya que le brinda una vista simultánea de la terminal, el editor de texto, la consola y el directorio de archivos.
Las características como la finalización automática de código, el formateo automático, el guardado automático, etc. lo convierten en uno de los mejores IDE gratuitos de Python para profesionales de ML y DS. Hay un modo zen en JupyterLab que permite a los usuarios minimizar las distracciones, las pantallas no requeridas y concentrarse en el proyecto en proceso. Los archivos creados en JupyterLab se pueden descargar en varios formatos como .py, pdf, etc. También puede descargarlos como diapositivas, es decir, '.png'.
4. PyCharm
Es un excelente IDE de python que tiene características como finalización automática de código, sangría automática de código, etc. Tiene un depurador inteligente que analiza el código y resalta los errores. Los profesionales de DS y ML que se dedican al desarrollo web prefieren PyCharm también por su facilidad de navegación. Puede buscar cualquier símbolo en particular utilizado en códigos largos a través de la función de navegación en PyCharm. Interconectar varios scripts también es más fácil en PyCharm.
Uno puede reestructurar su código fácilmente a través de la función de refactorización de PyCharm, donde puede cambiar la firma del método, cambiar el nombre del archivo, extraer cualquier método en el código. Los profesionales de ML utilizan pruebas unitarias integradas para probar sus canalizaciones de ML.
Ayuda a conocer el rendimiento de cualquier modelo de ML en particular. PyCharm viene con pruebas unitarias integradas incorporadas y uno puede ver los resultados en un diseño gráfico. También tiene un sistema de control de versiones que ayuda a realizar un seguimiento de los cambios realizados en cualquier archivo/aplicación en particular.
5. Código visual
Visual Code es uno de los IDE de Python más utilizados por los profesionales de ML & DS. Funciona en los sistemas operativos Windows, Mac y Linux. VS Code es compatible con muchos lenguajes además de Python, como C, C#, JavaScript, HTML, CSS, etc. Visual Code es un IDE de Python ligero y de código abierto que tiene una versión gratuita y una versión de pago para negocios/empresas.
También es una buena plataforma para principiantes, ya que obtendrá sugerencias en VS Code cada vez que cree funciones o clases. La finalización automática del código también ayuda a los usuarios a ahorrar tiempo mientras codifican. VS Code también está integrado con PyLint, que verifica los errores en el código fuente. Puede realizar pruebas unitarias en sus modelos ML o DS fácilmente a través de VS Code.
El REPL (bucle de lectura-evaluación-impresión) ayuda a ver resultados rápidos de cualquier código pequeño de Python en una ventana separada. Ayuda mucho cuando uno está experimentando con cualquier API o función nueva.
VS Code facilita el trabajo con SQL, Unity, .NET, Node.js y muchas otras herramientas. Uno puede cambiar el nombre de un archivo, extraer métodos, agregar importaciones, etc. en su código a través del refactor de VS Code. VS Code es un excelente IDE para ML y DS para optimizar y depurar códigos fácilmente.
6. Átomo
Atom es un excelente IDE para profesionales de ML y DS que admite muchos otros lenguajes además de python como C, C++, HTML, JavaScript, etc. Puede usarlo en Windows, Linux y Mac. Atom admite MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, lo que lo ayuda a escribir y ejecutar consultas/comandos SQL.
Hay muchos paquetes útiles en Atom como el paquete atom-beautify que embellece su código y lo hace más preciso. La función de vista de esquema de Atom le permite ver una vista de árbol de su código y puede cotejar sus clases, funciones, etc. fácilmente. Atom le proporcionará muchos temas y plantillas de GitHub para elegir.
Los profesionales de ML y DS también prefieren Atom debido a su capacidad de edición multiplataforma. Es uno de los mejores IDE gratuitos de código abierto para usar actualmente.
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Conclusión
El aprendizaje automático y la ciencia de datos están cambiando la forma de trabajar en el desarrollo web y otros procesos automatizados. Los profesionales de ML y DS requieren un buen IDE para compilar, depurar, probar su código y hacerlo sin errores. Estos fueron algunos de los mejores IDE en el mercado actualmente.
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