PyCharm vs. Spyder 选择合适的Python集成开发环境

PyCharm vs. Spyder Choosing the Right Python IDE

Python因其简单性、多功能性和稳健性而在开发人员和数据科学家中非常受欢迎,使其成为2023年最常用的编程语言之一。Python生态系统拥有大约147,000个软件包,不断发展,提供更好的工具、插件和社区支持。

当我们谈论Python开发时,集成开发环境(IDE)成为重点,使开发人员能够提升编码体验。Python开发的两个流行IDE是PyCharm和Spyder。本文简要比较Python vs. Spyder,以帮助开发人员做出明智的选择。

快速了解Pycharm和Spyder

在比较PyCharm和Spyder以确定Python开发的最佳IDE之前,了解这些工具的含义至关重要。

PyCharm:专业开发人员的Python IDE

PyCharm是JetBrains提供的一款功能丰富的Python集成开发环境。该IDE有两个版本- PyCharm社区版和PyCharm专业版。前者是免费的开源版本,而后者是付费版本,用于全栈开发。这两个版本都支持多项功能,包括代码补全、代码分析、调试工具以及与各种版本控制系统的集成。专业版还包括用于Web开发和数据科学的框架。

Spyder:科学家、工程师和数据分析师的Python IDE

Spyder,或称为Scientific Python Development Environment,是一个专注于Python中的数据科学和科学计算的开源IDE。它是Anaconda分发版的一部分,Anaconda是一个流行的Python包管理器和分发平台。Spyder为高级数据分析、可视化和科学开发提供全面的工具。它具有自动代码补全、代码分析以及垂直/水平屏幕拆分功能,开发人员可以使用多语言编辑器窗格来创建和修改源文件。此外,开发人员可以通过强大的插件扩展Spyder的功能。

Pycharm vs. Spyder比较-谁胜出?

这两个IDE之间存在许多相似之处和差异。下面,我们将它们与各个维度进行比较,包括代码编辑和导航功能、调试能力、集成工具的支持、可定制性、性能、易用性、社区支持以及定价。

代码编辑和导航

PyCharm和Spyder都提供强大的代码编辑和导航功能,使开发人员能够在文件之间轻松编写和理解代码。虽然Spyder提供了类似的代码补全和导航能力,但它不如PyCharm的代码编辑功能强大,后者提供基于上下文的推荐,以加快开发速度。例如,开发人员可以根据其他开发人员在类似情境中的工作来获取代码补全建议(按优先级排序)。

PyCharm在这个类别中领先,它具有先进的代码分析和补全能力。

调试器

PyCharm的专业版具有基于Javascript的调试器,支持多种调试模式,包括远程调试。它还提供了一个可视化调试器,带有断点、变量检查和逐步执行功能。

Spyder包含一个PDB调试器。PDB是一个用于Python的源代码调试库,允许开发人员设置条件断点和检查堆栈帧。它的变量资源管理器对于在几个断点处检查变量状态特别有帮助。

虽然Spyder的调试能力很强大,但PyCharm的可视化调试器在更复杂的调试场景中更好。

集成工具

PyCharm与第三方工具和服务进行了广泛的集成。例如,它内置支持Git、SVN、Perforce等版本控制系统。专业版还支持诸如Django、Flask、Angular等Web开发框架,使其成为全栈开发的优秀选择。

Spyder主要是一个数据科学和科学计算工具,带有许多库和工具,如NumPy、SciPy、Matplotlib和Jupyter Notebooks。此外,它共享所有与Anaconda分发版一起提供的库。但是,Spyder只支持Git进行版本控制。

总体而言,PyCharm在这个类别中超过了Spyder,因为前者通过插件提供了与各种工具的集成。

自定义

PyCharm提供了高度的可视化自定义,允许开发人员根据其工作流程和偏好来定制IDE。他们可以更改字体类型和颜色、代码风格、配置键盘快捷键等。

与PyCharm相比,Spyder的可定制性较低。用户能做的最多的就是使用几个选项中的浅色和深色主题之间的界面主题(UI’s)。

同样,PyCharm在自定义类别中获胜。

性能

虽然性能可能因项目的大小和复杂性而有所不同,但是Spyder相对于PyCharm来说更快。由于PyCharm默认安装了许多插件,它消耗的系统资源比Spyder多。

因此,Spyder的轻量级架构使其成为对于处理大型数据集和复杂数据分析的数据科学家来说更好的选择。

Spyder在性能类别中是明显的赢家。

易用性和学习曲线

PyCharm为其用户界面(UI)提供了许多自定义选项。开发人员受益于直观的导航系统和清晰的布局。然而,由于其广泛的功能集,尤其是对于初学者来说,它有一个陡峭的学习曲线。

相比之下,Spyder的界面更加简单直观。像R一样,它在单个屏幕上具有可变的导航窗格、控制台、绘图可视化部分和代码编辑器。这种简化的视图最适合那些希望通过诊断图表和数据框架获得模型结果的整体视图的数据科学家。此外,Spyder与Jupyter Notebooks的集成使得对于新手来说更容易进行数据探索和可视化。

总体而言,Spyder适合初学者,而PyCharm更适合有经验的Python开发人员。

定价

PyCharm有免费和付费版本。免费的社区版本适合个人开发者和小规模团队。付费版本,专业版,有两个变体-针对组织和个人。组织版本每月24.90美元,个人版本每月9.90美元。

相比之下,Spyder是开源的,完全免费使用。它作为Anaconda发行版的一部分提供,Anaconda也是开源和免费的。

在成本方面,Spyder是明显的赢家。然而,在Python开发中,根据从业者和组织的业务需求来选择。

社区支持

PyCharm和Spyder都有活跃的社区为用户提供广泛的支持。PyCharm受益于JetBrains在构建Python开发工具方面的强大声誉和丰富经验。因此,开发人员可以利用其庞大的用户社区,并从专门的支持团队获得帮助。他们还可以访问许多教程、帮助指南和插件。

Spyder利用Anaconda社区进行用户支持。由于有一个活跃的数据科学社区,Spyder受益于数据科学家经常通过论坛和在线资源、数据科学教程、框架和计算库提供帮助。

同样,选择与任务或业务需求相符的社区是由从业者和组织决定的。

PyCharm vs. Spyder:理想应用场景

在PyCharm和Spyder之间做出选择可能是具有挑战性的。考虑到一些使用案例会有所帮助,这样从业者就可以决定哪个IDE更适合他们的任务。

PyCharm适用于全栈开发人员,因为该IDE具有几个Web和移动应用程序开发工具,并支持端到端测试。它最适合需要在多个领域之间进行广泛协作的大型项目。

相反,Spyder适用于数据科学家、研究人员和统计学家。其轻量级架构使用户能够进行探索性数据分析,并运行简单的机器学习模型进行实验。教师可以使用此IDE教授学生数据叙事的艺术,并使他们能够有效地训练机器学习模型。

PyCharm vs. Spyder:最终选择

对于PyCharm和Spyder之间的选择,最终取决于用户的需求,因为这两个IDE都为特定的用例提供了强大的功能。

PyCharm适合有经验的专业人士,他们可以从其先进的Web开发工具中受益,这使其成为构建Web和移动应用的绝佳选择。希望学习数据科学或从事相关项目的用户应选择Spyder。

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