데이터 과학 및 기계 학습을 위한 6가지 최고의 Python IDE [2022]
게시 됨: 2021-01-04목차
소개
IDE(통합 개발 환경)는 소프트웨어 개발에 사용됩니다. IDE에는 컴파일러, 디버거 및 소프트웨어 개발에 필요한 기타 모든 요구 사항이 있을 수 있습니다. IDE는 컴퓨터 프로그램의 다양한 측면을 통합하는 데 도움이 됩니다. IDE는 방대한 라이브러리로 인해 데이터 과학(DS) 및 기계 학습(ML) 개발에도 사용됩니다.
컴파일, 디버깅, 실행 파일 빌드, 소스 코드 편집 등과 같은 IDE를 통해 코드 작성의 다양한 측면을 구현할 수 있습니다. Python은 코더가 널리 사용하는 언어이며 Python IDE는 쉽게 코딩 및 컴파일하는 데 도움이 됩니다. 요즘 많이 사용되는 IDE가 있습니다. 시장에서 DS 및 ML을 위한 최고의 Python IDE를 살펴보겠습니다. Python이 개발자들에게 인기 있는 이유를 읽어보세요.
기계 학습 및 데이터 과학을 위한 최고의 Python IDE 목록
1. 스파이더
Scientific Python 개발 환경(Spyder)은 무료 및 오픈 소스 Python IDE입니다. 가볍고 데이터 과학 및 ML을 위한 탁월한 Python ide입니다. 실시간 코드 분석을 위해 많은 데이터 분석가가 사용합니다. Spyder에는 한 줄, 코드 섹션 또는 전체 코드를 한 번에 컴파일할 수 있는 옵션을 제공하는 대화형 코드 실행 패턴이 있습니다.
정적 코드 분석 기능을 통해 Spyder에서 컴파일하지 않고도 코드에서 중복 변수, 오류, 구문 문제를 찾을 수 있습니다. 또한 NumPy, SciPy, Pandas, IPython 등과 같은 많은 DS 패키지와 통합되어 데이터 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.
Spyder 디버거를 통해 Spyder GUI(그래픽 사용자 인터페이스)에서 소스 코드의 실행 흐름을 제어할 수 있습니다. Spyder의 기록 로그 페이지는 추가 참조를 위해 편집기에서 사용된 모든 명령을 기록합니다. 또한 Spyder의 도움말 창을 통해 Spyder의 모든 내장 함수, 메서드, 클래스 등에 대해 알 수 있습니다. 데이터 과학 애호가를 위한 훌륭한 도구입니다.
2. 토니
Thonny는 Windows, Linux 및 Mac에서 실행되는 우수한 Python IDE입니다. Thonny의 디버거는 코드를 한 줄씩 디버깅하는 데 도움이 됩니다. 이 프로세스는 코딩을 배우는 초보자에게 많은 도움이 됩니다. Thonny의 뛰어난 GUI를 통해 타사 패키지를 훨씬 쉽게 설치할 수 있습니다.
Thonny는 예측에 따라 코드를 자동 완성하고 괄호 불일치에 대해 코드를 검사하고 오류를 강조 표시하여 초보자에게 좋은 기능입니다. 완전히 무료로 다운로드할 수 있습니다. Thonny에서 함수를 호출하면 사용자가 함수의 로컬 변수 및 호출 스택을 더 잘 이해할 수 있도록 별도의 창에서 수행됩니다. Thonny의 패키지 관리자는 이를 다운로드하고 파이썬의 기능을 향상시키는 데 도움을 줍니다.
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3. 주피터랩
Machine Learning 및 DS 전문가 를 위한 웹 기반 Python IDE입니다 . JupyterLab의 대화형 출력 시스템을 통해 작성하면서 코드를 테스트할 수 있습니다. JupyterLab의 인터페이스는 터미널, 텍스트 편집기, 콘솔 및 파일 디렉토리의 동시 보기를 제공하므로 상당히 좋습니다.
자동 코드 완성, 자동 형식 지정, 자동 저장 등과 같은 기능은 ML 및 DS 전문가를 위한 최고의 무료 Python IDE 중 하나입니다. JupyterLab에는 사용자가 산만함, 불필요한 화면을 최소화하고 진행 중인 프로젝트에 집중할 수 있는 zen 모드가 있습니다. JupyterLab에서 생성된 파일은 .py, pdf 등과 같은 다양한 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 또한 '.png'와 같은 슬라이드 형식으로 다운로드할 수도 있습니다.
4. 파이참
자동 코드 완성, 자동 코드 들여쓰기 등과 같은 기능이 있는 우수한 Python IDE입니다. 코드를 분석하고 오류를 강조 표시하는 스마트 디버거가 있습니다. 웹 개발에 관심이 있는 DS 및 ML 전문가는 쉬운 탐색 기능 때문에 PyCharm을 선호합니다. PyCharm의 탐색 기능을 통해 긴 코드에 사용된 특정 기호를 검색할 수 있습니다. 여러 스크립트를 연결하는 것도 PyCharm에서 더 쉽습니다.
PyCharm의 리팩토링 기능을 통해 코드를 쉽게 재구성할 수 있습니다. 여기에서 메서드 서명을 변경하고, 파일 이름을 바꾸고, 코드에서 메서드를 추출할 수 있습니다. ML 전문가는 통합 단위 테스트를 사용하여 ML 파이프라인을 테스트합니다.
특정 ML 모델의 성능을 아는 데 도움이 됩니다. PyCharm에는 통합 단위 테스트가 내장되어 있으며 그래픽 레이아웃에서 결과를 볼 수 있습니다. 또한 특정 파일/응용 프로그램의 변경 사항을 추적하는 데 도움이 되는 버전 제어 시스템이 있습니다.
5. 비주얼 코드
Visual Code는 ML 및 DS 전문가가 가장 많이 사용하는 Python IDE 중 하나입니다. Windows, Mac 및 Linux 운영 체제에서 작동합니다. VS Code는 Python 외에도 C, C#, JavaScript, HTML, CSS 등과 같은 많은 언어를 지원합니다. Visual Code는 경량의 오픈 소스 Python IDE로 무료 버전과 기업/기업용 유료 버전이 있습니다.
함수나 클래스를 만들 때마다 VS 코드에서 힌트를 얻을 수 있으므로 초보자에게도 좋은 플랫폼입니다. 자동 코드 완성은 또한 사용자가 코딩하는 동안 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다. VS Code는 소스 코드의 오류를 확인하는 PyLint와도 통합됩니다. VS Code를 통해 ML 또는 DS 모델에서 단위 테스트를 쉽게 수행할 수 있습니다.
REPL(읽기-평가-인쇄 루프)은 별도의 창에서 작은 파이썬 코드의 빠른 결과를 보는 데 도움이 됩니다. 새로운 API나 기능을 실험할 때 많은 도움이 됩니다.
VS Code를 사용하면 SQL, Unity, .NET, Node.js 및 기타 여러 도구를 쉽게 사용할 수 있습니다. VS Code 리팩터링을 통해 코드에서 파일 이름을 바꾸고, 메서드를 추출하고, 가져오기를 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. VS Code는 코드를 쉽게 최적화하고 디버그할 수 있는 ML 및 DS용 IDE입니다.
6. 아톰
Atom은 C, C++, HTML, JavaScript 등과 같은 파이썬 외에도 많은 다른 언어를 지원하는 ML 및 DS 전문가를 위한 훌륭한 IDE입니다. Windows, Linux 및 Mac에서 사용할 수 있습니다. Atom은 SQL 쿼리/명령을 작성하고 실행하는 데 도움이 되는 MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server를 지원합니다.
Atom에는 코드를 아름답게 하고 더 정확하게 만드는 atom-beautify 패키지와 같은 유용한 패키지가 많이 있습니다. Atom의 아웃라인 보기 기능을 사용하면 코드의 트리 기반 보기를 볼 수 있으며 클래스, 함수 등을 쉽게 교차 확인할 수 있습니다. Atom은 GitHub에서 선택할 수 있는 많은 테마와 템플릿을 제공합니다.
ML 및 DS 전문가도 플랫폼 간 편집 기능 때문에 Atom을 선호합니다. 현재 사용할 수 있는 최고의 오픈 소스 무료 IDE 중 하나입니다.
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결론
기계 학습 및 데이터 과학은 웹 개발 및 기타 자동화된 프로세스의 작업 방식을 바꾸고 있습니다. ML 및 DS 전문가가 코드를 컴파일, 디버그, 테스트하고 오류가 없도록 하려면 우수한 IDE가 필요합니다. 이들은 현재 시장에서 최고의 IDE 중 일부였습니다.
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