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PyCharm 対 Spyder: 適切な Python IDE の選択

更新中 on 2023 年 9 月 15 日

Python は、そのシンプルさ、多用途性、堅牢性により、開発者やデータサイエンティストの間で非常に人気があり、 2023 年に最も使用されるプログラミング言語。周りと 147,000 Python エコシステムは、より優れたツール、プラグイン、コミュニティサポートによって進化し続けています。

Python 開発について話すとき、統合開発環境 (IDE) が中心的な役割を果たし、開発者はコーディングエクスペリエンスを強化できます。 XNUMX つの人気のある IDE Python開発 PyCharmとSpyderです。この記事では、開発者が情報に基づいた選択を行えるよう、Python と Spyder を簡単に比較します。

Pycharm と Spyder の概要

PyCharm と Spyder を比較して Python 開発に最適な IDE を決定する前に、これらのツールに何が必要かを理解することが重要です。

PyCharm: プロの開発者向けの Python IDE

PyCharm による製品です JetBrains Python 用の機能豊富な統合開発環境を提供します。 IDE には、PyCharm Community と PyCharm Professional の XNUMX つのエディションがあります。前者は無料のオープンソースバージョンであり、後者はフルスタック開発用の有料バージョンです。どちらのバージョンも、コード補完、コード分析、デバッグツール、さまざまなバージョン管理システムとの統合など、いくつかの機能をサポートしています。プロフェッショナルエディションには、Web 開発とデータサイエンス用のフレームワークがさらに含まれています。

Spyder: 科学者、エンジニア、データアナリスト向けの Python IDE

Spyder (Scientific Python Development Environment) は、主に Python でのデータサイエンスと科学コンピューティングに焦点を当てたオープンソース IDE です。それはの一部ですアナコンダ distribution は、Python の人気のあるパッケージマネージャーおよび配布プラットフォームです。 Spyder は、高度なデータ分析、視覚化、科学開発のための包括的なツールを提供します。自動コード補完、コード分析、開発者がソースファイルの作成と変更に使用できる多言語エディタペインによる垂直/水平画面分割が特徴です。さらに、開発者は強力なプラグインを使用して Spyder の機能を拡張できます。

Pycharm と Spyder の比較 – どちらが勝ちますか?

これら XNUMX つの IDE には、いくつかの類似点と相違点が存在します。以下では、コード編集およびナビゲーション機能、デバッグ機能、統合ツールのサポート、カスタマイズ性、パフォーマンス、使いやすさ、コミュニティサポート、価格などのさまざまな側面と比較します。

コード編集とナビゲーション

PyCharm と Spyder はどちらも強力なコード編集機能とナビゲーション機能を提供しており、開発者がファイル間でコードを簡単に記述して理解できるようにします。 Spyder は同様のコード補完機能とナビゲーション機能を提供しますが、PyCharm のコード編集機能ほど堅牢ではありません。コンテキストベースの推奨事項より迅速な開発のために。たとえば、開発者は、同様のシナリオでの他の開発者の作業に基づいて、コード補完の提案 (優先度で並べ替え) を取得します。

PyCharm は、高度なコード分析と補完機能でこのカテゴリをリードしています。

デバッガ

PyCharm のプロフェッショナルバージョンには、次のようなさまざまなデバッグモードをサポートする Javascript ベースのデバッガが含まれています。リモートデバッグ。また、ブレークポイント、変数検査、ステップバイステップ実行を備えたビジュアルデバッガーも提供します。

スパイダーには、 PDBデバッガ。 PDB は、開発者が条件付きブレークポイントを設定し、スタックフレームを検査できるようにする Python のソースデバッグライブラリです。その変数エクスプローラーは、いくつかのブレークポイントで変数の状態をチェックするのに特に役立ちます。

Spyder のデバッグ機能は強力ですが、PyCharm のビジュアルデバッガーは、より複雑なデバッグシナリオに役立つため、より優れています。

統合ツール

PyCharm は、サードパーティのツールやサービスと広範に統合されています。たとえば、Git、SVN、Perforce などのバージョン管理システムのサポートが組み込まれています。プロフェッショナルエディションは、Django、Flask、Angular などの Web 開発フレームワークをサポートしているため、フルスタックに最適です。発達。

スパイダー、主にデータサイエンス科学技術計算ユーティリティには、多数の機能が付属しています。ライブラリ NumPy、SciPy、Matplotlib、Jupyter Notebooks などのツールもあります。また、Anaconda ディストリビューションに付属するすべてのライブラリを共有します。ただし、Spyder はバージョン管理のために Git のみをサポートします。

全体として、PyCharm はプラグインを介してさまざまなツールとの統合を提供しているため、このカテゴリでは Spyder を上回ります。

セミオーダーサービス

PyCharm は高度な視覚的なカスタマイズを提供し、開発者がワークフローや好みに応じて IDE を調整できるようにします。フォントの種類と色、コードスタイルを変更したり、キーボードショートカットを設定したりできます。

Spyder は、PyCharm に比べてカスタマイズ性が比較的低くなります。ユーザーができることは、明るいスタイルと暗いスタイルの中からいくつかのオプションを使用してユーザーインターフェイス (UI) のテーマを変更することだけです。

ここでも、PyCharm がカスタマイズ部門で優勝しました。

性能

パフォーマンスはプロジェクトのサイズと複雑さによって異なりますが、Spyder は PyCharm よりも比較的高速です。 PyCharm にはデフォルトで多くのプラグインがインストールされているため、Spyder よりも多くのシステムリソースを消費します。

そのため、Spyder の軽量アーキテクチャは、大規模なデータセットや複雑なデータ分析に取り組むデータサイエンティストにとってより良い選択肢となります。

Spyder はパフォーマンス部門で明らかに勝者です。

使いやすさと学習曲線

PyCharm には、ユーザーインターフェイス (UI) 用のカスタマイズオプションが多数あります。開発者は、すっきりとしたレイアウトを備えた直観的なナビゲーションシステムの恩恵を受けることができます。ただし、その広範な機能セットにより、特に初心者にとっては学習曲線が急峻になります。

対照的に、Spyder のインターフェースははるかに単純です。 R と同様に、変数ナビゲーションペイン、コンソール、プロット視覚化セクション、コードエディターがすべて XNUMX つの画面上にあります。簡略化されたビューは、診断チャートとデータフレームを使用してモデル結果の全体的なビューを求めるデータサイエンティストに最適です。また、Spyder と Jupyter Notebook の統合により、データサイエンスの初心者にとってデータの探索と視覚化が容易になります。

全体として、Spyder は初心者に最適ですが、PyCharm は経験豊富な Python 開発者により適しています。

価格（英語）

PyCharmには無料版と有料版があります。無料のコミュニティバージョンは、小規模で作業する個人の開発者やチームに適しています。有料版の Professional Edition には、組織用と個人用の XNUMX つのバージョンがあります。組織のバージョンのコスト米国24.90 月額制ですが、個人の場合は費用がかかります USDの9.90 毎月

対照的に、Spyder はオープンソースであり、完全に無料で使用できます。これは Anaconda ディストリビューションの一部として提供されており、これもオープンソースで無料です。

コストの点では、Sypder が明らかに勝者です。ただし、Python 開発では、ビジネス要件に基づいて選択するのは実務者と組織次第です。

コミュニティ支援

PyCharm と Spyder にはどちらも、ユーザーに広範なサポートを提供するアクティブなコミュニティがあります。 PyCharm は、Python 開発ツールの構築における JetBrains の高い評価と豊富な経験の恩恵を受けています。そのため、開発者は大規模なユーザーコミュニティを利用し、専用のサポートチームから支援を受けることができます。また、多くのチュートリアル、ヘルプガイド、プラグインにもアクセスできます。

Spyder は、ユーザーサポートのために Anaconda コミュニティを活用しています。活発なデータサイエンスコミュニティを持つ Spyder は、フォーラムやオンラインリソース、データサイエンスチュートリアル、フレームワーク、計算ライブラリを通じてサポートを提供するデータサイエンティストの頻繁な貢献の恩恵を受けています。

繰り返しになりますが、タスクやビジネス要件に合ったコミュニティを選択するのは、実務者と組織の責任です。

PyCharm と Spyder: 理想的な使用例

PyCharm と Spyder のどちらを選択するかは難しい場合があります。実務者が自分のタスクにどの IDE が適しているかを判断できるように、いくつかのユースケースを考慮すると役立ちます。

PyCharm は、IDE がいくつかの Web およびモバイルアプリ開発ツールを備え、エンドツーエンドのテストをサポートしているため、フルスタック開発者に最適です。複数のドメインにわたる広範なコラボレーションが必要な大規模プロジェクトに取り組むのに最適です。

対照的に、Spyder はデータサイエンティスト、研究者、統計学者に適しています。その軽量アーキテクチャにより、ユーザーは探索的なデータ分析を実行し、実験用にシンプルな ML モデルを実行できます。講師はこの IDE を使用して生徒に技術を教えることができます。データストーリーテリングそして彼らに力を与える機械学習モデルのトレーニング効率的に。