6 najlepszych IDE Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego [2022]
Opublikowany: 2021-01-04Spis treści
Wstęp
Do tworzenia oprogramowania używane jest IDE (zintegrowane środowisko programistyczne). IDE może mieć kompilator, debugger i wszystkie inne wymagania potrzebne do tworzenia oprogramowania. IDE pomagają w konsolidacji różnych aspektów programu komputerowego. IDE jest również wykorzystywane do programowania w Data Science (DS) i Machine Learning (ML) ze względu na jego obszerne biblioteki.
Różne aspekty pisania kodu można zaimplementować za pomocą IDE, takich jak kompilowanie, debugowanie, budowanie plików wykonywalnych, edycja kodu źródłowego itp. Python jest powszechnie używanym językiem przez programistów, a IDE Pythona pomagają w łatwym kodowaniu i kompilacji. Istnieją IDE, które są obecnie często używane, zobaczmy jedne z najlepszych IDE Pythona dla DS i ML na rynku. Przeczytaj, dlaczego Python jest tak popularny wśród programistów.
Lista najlepszych IDE Pythona do uczenia maszynowego i nauki o danych
1. Spyder
Scientific Python Development Environment (Spyder) to darmowe i open-source IDE Pythona. Jest lekki i jest doskonałym pomysłem na Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego. Jest używany przez wielu analityków danych do analizy kodu w czasie rzeczywistym. Spyder ma interaktywny wzorzec wykonywania kodu, który daje możliwość skompilowania dowolnej pojedynczej linii, sekcji kodu lub całego kodu za jednym razem.
Możesz znaleźć nadmiarowe zmienne, błędy, problemy ze składnią w swoim kodzie, nawet bez kompilowania go w Spyder za pomocą funkcji statycznej analizy kodu. Jest również zintegrowany z wieloma pakietami DS, takimi jak NumPy, SciPy, Pandas, IPython itp., aby pomóc Ci w analizie danych.
Możesz kontrolować przepływ wykonywania kodu źródłowego z GUI Spyder (graficzny interfejs użytkownika) za pośrednictwem debugera Spyder. Strona dziennika historii programu Spyder rejestruje wszystkie polecenia używane w edytorze w celu uzyskania dalszych odwołań. Możesz również dowiedzieć się o dowolnej wbudowanej funkcji, metodzie, klasie itp. w Spyder za pośrednictwem panelu pomocy Spyder. To doskonałe narzędzie dla entuzjastów data science.
2. Thonny
Thonny to doskonałe IDE Pythona, które będzie działać w systemach Windows, Linux i Mac. Debuger Thonny'ego pomaga w debugowaniu kodu linia po linii, proces ten bardzo pomaga początkującym, którzy uczą się kodować. Doskonały graficzny interfejs użytkownika Thonny'ego znacznie ułatwia instalację pakietów innych firm.
Thonny automatycznie uzupełnia kod zgodnie z jego przewidywaniami i sprawdza kod pod kątem niezgodności nawiasów i zwraca uwagę na błąd, co jest świetną funkcją dla początkujących. Jest całkowicie darmowy do pobrania. Kiedy wywołasz funkcję w Thonny, zostanie to zrobione w osobnym oknie, dzięki czemu użytkownik lepiej zrozumie lokalne zmienne i wywoła stos funkcji. Menedżer pakietów Thonny pomaga w ich pobieraniu i zwiększaniu funkcjonalności Pythona.
Przeczytaj: samouczek Pythona
3. JupyterLab
Jest to oparte na sieci Web IDE Pythona dla profesjonalistów z zakresu uczenia maszynowego i DS. Możesz przetestować swój kod podczas pisania za pomocą interaktywnego systemu wyjściowego JupyterLab. Interfejs JupyterLab jest całkiem dobry, ponieważ zapewnia jednoczesny widok terminala, edytora tekstu, konsoli i katalogu plików.
Funkcje takie jak automatyczne uzupełnianie kodu, automatyczne formatowanie, automatyczne zapisywanie itp. sprawiają, że jest to jedno z najlepszych darmowych IDE Pythona dla profesjonalistów ML i DS. W JupyterLab dostępny jest tryb zen, który pozwala użytkownikom zminimalizować rozpraszanie uwagi, niepotrzebne ekrany i skupić się na projekcie w trakcie. Pliki utworzone w JupyterLab można pobrać w różnych formatach, takich jak .py, pdf itp. Można je również pobrać jako slajdy, np. '.png'.
4. PyCharm
Jest to doskonałe IDE Pythona, które ma funkcje takie jak automatyczne uzupełnianie kodu, automatyczne wcinanie kodu itp. Posiada inteligentny debugger, który analizuje kod i podkreśla błędy. Specjaliści DS i ML, którzy zajmują się tworzeniem stron internetowych, preferują PyCharm również ze względu na jego łatwą nawigację. Możesz wyszukać dowolny symbol używany w długich kodach za pomocą funkcji nawigacji w PyCharm. Łączenie wielu skryptów jest również łatwiejsze w PyCharm.
Można łatwo zrestrukturyzować swój kod za pomocą funkcji refaktoryzacji PyCharm, w której można zmienić sygnaturę metody, zmienić nazwę pliku, wyodrębnić dowolną metodę w kodzie. Specjaliści ML używają zintegrowanych testów jednostkowych do testowania swoich potoków ML.
Pomaga w poznaniu wydajności dowolnego konkretnego modelu ML. PyCharm ma wbudowane zintegrowane testy jednostkowe, a wyniki można zobaczyć w układzie graficznym. Posiada również system kontroli wersji, który pomaga w śledzeniu zmian wprowadzonych do dowolnego konkretnego pliku/aplikacji.
5. Kod wizualny
Visual Code to jedno z najczęściej używanych IDE Pythona przez profesjonalistów ML i DS. Działa na systemach operacyjnych Windows, Mac i Linux. VS Code obsługuje wiele języków oprócz Pythona, takich jak C, C#, JavaScript, HTML, CSS itp. Visual Code to lekkie, open-source IDE Pythona, które ma bezpłatną wersję, a także wersję płatną dla firm/przedsiębiorstw.
Jest to również dobra platforma dla początkujących, ponieważ podczas tworzenia funkcji lub klas otrzymasz wskazówki w VS Code. Automatyczne uzupełnianie kodu pomaga również użytkownikom zaoszczędzić czas podczas kodowania. VS Code jest również zintegrowany z PyLint, który sprawdza błędy w kodzie źródłowym. Możesz łatwo przeprowadzić testy jednostkowe na swoich modelach ML lub DS za pomocą VS Code.
REPL (pętla odczytu-oceny-drukowania) pomaga zobaczyć szybkie wyniki dowolnego małego kodu Pythona w osobnym oknie. Bardzo pomaga, gdy ktoś eksperymentuje z jakimkolwiek nowym interfejsem API lub funkcją.
VS Code ułatwia pracę z SQL, Unity, .NET, Node.js i wieloma innymi narzędziami. Można zmienić nazwę pliku, wyodrębnić metody, dodać importy itp. w swoim kodzie za pomocą refaktoryzacji VS Code. VS Code to doskonałe IDE dla ML i DS do łatwej optymalizacji i debugowania kodów.
6. Atom
Atom to doskonałe IDE dla profesjonalistów ML i DS, które obsługuje wiele innych języków oprócz Pythona, takich jak C, C++, HTML, JavaScript itp. Możesz go używać w systemach Windows, Linux i Mac. Atom obsługuje MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, co pomaga w pisaniu i wykonywaniu zapytań/poleceń SQL.
Istnieje wiele przydatnych pakietów w Atom, takich jak pakiet atom-beautify, który upiększa Twój kod i czyni go bardziej dokładnym. Funkcja widoku konspektu w Atom pozwala zobaczyć drzewo kodu i łatwo sprawdzić swoje klasy, funkcje itp. Atom zapewni Ci wiele motywów i szablonów z GitHub do wyboru.
Specjaliści ML i DS również preferują Atom ze względu na jego zdolność do edycji międzyplatformowej. Jest to jedno z najlepszych darmowych IDE o otwartym kodzie źródłowym, z których można obecnie korzystać.
Trzeba przeczytać: Pomysły na projekty Pythona
Wniosek
Machine Learning i Data Science zmieniają sposób pracy w tworzeniu stron internetowych i innych zautomatyzowanych procesach. Dobre środowisko IDE jest wymagane przez specjalistów ML i DS do kompilowania, debugowania, testowania kodu i bezbłędności. Były to jedne z najlepszych IDE na rynku.
Jeśli jesteś ciekawy, jak uczyć się nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych i podnoś swoje umiejętności na przyszłość.
