世界上最好的Python编辑器是什么我投PyCharm一票

2018-12-01 12:58

世界上最好的Python编辑器是什么我投PyCharm一票



  1991 年,Guido van Rossum 创建了 Python 并发布了第一个版本。这种解释型高级编程语言为通用编程而开发。Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统中都有 Python 解释器。经过近 30 年的发展,Python 已成为编程社区极受欢迎的语言。使用 IDLE 或 Python Shell 写 Python 编码适用于小型项目,但无法应对成熟的机器学习或数据科学项目。在这种情况下,你需要使用一个 IDE(集成开发环境)或专用的代码编辑器。由于 Python 是最流行的编程语言之一,IDE 的选择也非常多。那么问题来了:「究竟什么样的 IDE 最适合 Python?」很明显,没有哪一个 IDE 或代码编辑器可以称得上是「最好」的 Python IDE 或编辑器。这是因为它们各有优劣。此外,从为数众多的 IDE 中进行挑选实在太浪费时间。但不用担心,本文已经为你整理好了。为了帮助你做出正确的选择,本文将介绍几种最适合 Python 的 IDE,专门用于处理数据科学项目。可以帮助 Python 数据科学家的另一个 Atom 插件是 Markdown Preview Plus。它可以为编辑、可视化 Markdown 文件提供支持,让你可以预览、渲染 LaTeX 公式等。对于刚入门的数据科学家而言,Jupyter 是最简单也最完美的工具。我们在写完一个代码片段后就能直接运行这些局部代码查看效果,因此它的交互效果是最好的。此外,Jupyter Notebook 中的单元可以选择代码或者文档,也就是说选择文档后可以直接按照 MarkDown 的语法写代码或整个文件的注释、心得和背景知识等。通过使用 Matplotlib 和 Seaborn 等可视化工具,我们可以直接在代码单元下输出想要的可视化图信息。当然我们也可以将整个 Notebook 文件导出为 PDF、HTML 或纯 Python 代码文件,这非常有利于文件在不同平台间的传播,因此像谷歌的 Colab 等平台也都默认使用 Notebook 的这种形式。与 Ipython 一样,Jupyter Notebook 是一系列项目的总称,包括 Notebook、Console 和 Qt console 等。PyCharm 是 Python 的专用 IDE,地位类似于 Java 的 IDE Eclipse。功能齐全的集成开发环境同时提供收费版和免费版,即专业版和社区版。PyCharm 是安装最快的 IDE,且安装后的配置也非常简单,因此 PyCharm 基本上是数据科学家和算法工程师的首选 IDE。对于喜欢 IPython 或 Anaconda 发行版的人而言,PyCharm 同样可以便捷地集成 Matplotlib 和 NumPy 等工具,这意味着我们在处理数据科学项目时可以便捷地使用数组查看器和交互式图表等。除此之外,IDE 还扩展了对 JavaScript 和 Angular JS 等语言的支持,这使得它同样也适合 Web 端的开发。安装完成后,我们可以快速建立一个 Python 项目,并选择解释器和新的代码文件。可能我们会用 conda 等工具维护不同的环境,例如 TensorFlow 或 PyTorch 等,在建立新项目时只需要选择这些环境下的 Python 主程序就相当于选择了新环境。最后,除了提供直接 debug 和运行功能外,PyCharm 还提供对源代码和项目控制的支持。Redeo 的 logo 就暗示了这个 IDE 是专门为数据分析而开发的,如果用过 RStudio,你就会发现 Redeo 与它有很多相似的特征。对于那些不了解 RStudio 的人而言,你们只需要知道它是最流行的 R 语言集成开发环境。与 RStudio 一样,Rodeo 的窗口分为四部分,即代码文本编辑器、控制台、变量可视化环境和图形/库/文件的查看窗口。有意思的是,RStudio 和 Redeo 都与 MATLAB 有很多相似之处。Redeo 的最大优势在于新手和老兵都能方便地使用。由于 Redeo 允许在写代码的同时查看变量和可视化等细节,它可以称得上是最好的数据科学 IDE 之一。此外,Redeo 还有内置的课程及辅助材料。Spyder 专为数据科学项目创建,具备平滑的学习曲线,即学即会。在线帮助选项允许用户在并行开发项目的同时寻找关于库的专门信息。而且,这个 Python 专用 IDE 与 RStudio 类似。因此,在从 R 切换到 Python 时这是一个恰当的选择。如果你刚开始使用 Python,找一个定制化较少、附加功能也较少的 IDE。干扰越少,上手越容易。