6 лучших IDE Python для науки о данных и машинного обучения [2022]
Опубликовано: 2021-01-04Оглавление
Введение
IDE (интегрированная среда разработки) используется для разработки программного обеспечения. IDE может иметь компилятор, отладчик и все другие требования, необходимые для разработки программного обеспечения. IDE помогают объединить различные аспекты компьютерной программы. IDE также используется для разработки в области науки о данных (DS) и машинного обучения (ML) благодаря своим обширным библиотекам.
Различные аспекты написания кода могут быть реализованы через IDE, такие как компиляция, отладка, создание исполняемых файлов, редактирование исходного кода и т. д. Python — широко используемый язык программистами, а IDE python помогают легко кодировать и компилировать. В настоящее время есть IDE, которые широко используются, давайте рассмотрим некоторые из лучших IDE Python для DS и ML на рынке. Узнайте, почему Python так популярен среди разработчиков.
Список лучших IDE Python для машинного обучения и науки о данных
1. Спайдер
Scientific Python Development Environment (Spyder) — это бесплатная среда разработки Python с открытым исходным кодом. Он легкий и является отличной идеей Python для науки о данных и машинного обучения. Он используется многими аналитиками данных для анализа кода в реальном времени. Spyder имеет интерактивный шаблон выполнения кода, который дает вам возможность скомпилировать любую отдельную строку, часть кода или весь код за один раз.
Вы можете найти избыточные переменные, ошибки, проблемы синтаксиса в своем коде, даже не компилируя его в Spyder, с помощью функции статического анализа кода. Он также интегрирован со многими пакетами DS, такими как NumPy, SciPy, Pandas, IPython и т. д., чтобы помочь вам в анализе данных.
Вы можете управлять потоком выполнения вашего исходного кода из Spyder GUI (графический интерфейс пользователя) через отладчик Spyder. Страница журнала истории Spyder записывает все команды, используемые в редакторе, для дальнейшего использования. Вы также можете узнать о любой встроенной функции, методе, классе и т. д. в Spyder через панель справки Spyder. Это отличный инструмент для энтузиастов науки о данных.
2. Тонни
Thonny — отличная среда разработки Python, которая будет работать на Windows, Linux и Mac. Отладчик Тонни помогает в отладке кода построчно, этот процесс очень помогает новичкам, которые учатся программировать. Отличный графический интерфейс Thonny значительно упрощает установку сторонних пакетов.
Тонни автоматически дополняет код в соответствии со своим прогнозом, проверяет код на несоответствие скобок и выделяет ошибку, что является отличной функцией для начинающих. Его можно скачать совершенно бесплатно. Когда вы вызываете функцию в Thonny, это будет сделано в отдельном окне, что позволит пользователю лучше понять локальные переменные и стек вызовов функции. Менеджер пакетов Thonny поможет вам загрузить их и увеличить функциональность Python.
Читайте: Учебник по Python
3. ЮпитерЛаб
Это веб- среда разработки Python для профессионалов в области машинного обучения и DS. Вы можете тестировать свой код во время написания через интерактивную систему вывода JupyterLab. Интерфейс JupyterLab довольно хорош, поскольку он обеспечивает одновременный просмотр терминала, текстового редактора, консоли и каталога файлов.
Такие функции, как автоматическое завершение кода, автоматическое форматирование, автосохранение и т. д., делают его одной из лучших бесплатных IDE Python для профессионалов ML и DS. В JupyterLab есть режим дзен, который позволяет пользователям свести к минимуму отвлекающие факторы, ненужные экраны и сосредоточиться на выполняемом проекте. Файлы, созданные в JupyterLab, можно загружать в различных форматах, таких как .py, pdf и т. д. Вы также можете загружать их в виде слайдов, например «.png».
4. Пичарм
Это отличная IDE для Python с такими функциями, как автоматическое завершение кода, автоматический отступ кода и т. д. В нем есть интеллектуальный отладчик, который анализирует код и выделяет ошибки. Профессионалы DS & ML, занимающиеся веб-разработкой, предпочитают PyCharm также из-за его удобной навигации. Вы можете искать любой конкретный символ, используемый в длинных кодах, с помощью функции навигации в PyCharm. Связывание нескольких скриптов также проще в PyCharm.
Можно легко реструктурировать свой код с помощью функции рефакторинга PyCharm, где вы можете изменить сигнатуру метода, переименовать файл, извлечь любой метод из кода. Профессионалы машинного обучения используют интегрированное модульное тестирование для проверки своих конвейеров машинного обучения.
Это помогает узнать производительность любой конкретной модели ML. PyCharm поставляется со встроенным интегрированным модульным тестированием, и результаты можно увидеть в графическом макете. Он также имеет систему контроля версий, которая помогает отслеживать изменения, внесенные в любой конкретный файл/приложение.
5. Визуальный код
Visual Code — одна из наиболее часто используемых Python IDE профессионалами ML & DS. Он работает в операционных системах Windows, Mac и Linux. VS Code поддерживает множество языков помимо Python, таких как C, C#, JavaScript, HTML, CSS и т. д. Visual Code — это облегченная среда разработки Python с открытым исходным кодом, которая имеет бесплатную версию, а также платную версию для бизнеса/предприятий.
Это также хорошая платформа для начинающих, поскольку вы будете получать подсказки в коде VS каждый раз, когда будете создавать функции или классы. Автодополнение кода также помогает пользователям экономить время при написании кода. VS Code также интегрирован с PyLint, который проверяет ошибки в исходном коде. Вы можете легко выполнять модульное тестирование своих моделей ML или DS с помощью VS Code.
REPL (цикл чтения-оценки-печати) помогает быстро увидеть результаты любого небольшого кода Python в отдельном окне. Это очень помогает, когда кто-то экспериментирует с любым новым API или функцией.
VS Code упрощает работу с SQL, Unity, .NET, Node.js и многими другими инструментами. Можно переименовать файл, извлечь методы, добавить импорт и т. д. в код с помощью рефакторинга VS Code. VS Code — отличная IDE для ML и DS, позволяющая легко оптимизировать и отлаживать коды.
6. Атом
Atom — отличная IDE для профессионалов ML и DS, которая поддерживает множество других языков, помимо Python, таких как C, C++, HTML, JavaScript и т. д. Вы можете использовать ее в Windows, Linux и Mac. Atom поддерживает MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, что помогает вам писать и выполнять SQL-запросы/команды.
В Atom есть много полезных пакетов, таких как пакет atom-beautify, который украшает ваш код и делает его более точным. Функция просмотра структуры Atom позволяет вам увидеть древовидное представление вашего кода, и вы можете легко перепроверить свои классы, функции и т. д. Atom предоставит вам множество тем и шаблонов с GitHub на выбор.
Профессионалы ML & DS также предпочитают Atom из-за его возможности межплатформенного редактирования. В настоящее время это одна из лучших бесплатных IDE с открытым исходным кодом.
Обязательно к прочтению: идеи проекта Python
Заключение
Машинное обучение и наука о данных меняют способ работы в веб-разработке и других автоматизированных процессах. Хорошая IDE требуется профессионалам ML & DS для компиляции, отладки, тестирования своего кода и обеспечения его безошибочности. Это были одни из лучших IDE на рынке в настоящее время.
Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных и повышайте свою квалификацию для будущего.
