PyCharm 対 Spyder: 適切な Python IDE の選択

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備えており、開発者が複数のファイルにわたるコードを簡単に記述・理解できるようにします。Spyderは同様のコード補完とナビゲーション機能を備えていますが、PyCharmのコード編集機能ほど強力ではありません。 コンテキストベースの推奨事項 開発を迅速化します。例えば、開発者は、同様のシナリオにおける他の開発者の作業に基づいて、優先度順に並べられたコード補完の提案を受け取ることができます。

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。

カスタマイズ

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。

パフォーマンス

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優れた選択肢となります。

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分かりやすいです。Rと同様に、変数ナビゲーションペイン、コンソール、プロット可視化セクション、そしてコードエディタがすべて1つの画面にまとめられています。このシンプルなビューは、診断チャートやデータフレームを用いてモデル結果を包括的に把握したいデータサイエンティストに最適です。また、SpyderはJupyter Notebookと統合されているため、データサイエンス初心者でもデータの探索と可視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

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はどちらも、ユーザーに幅広いサポートを提供する活発なコミュニティを持っています。PyCharmは、JetBrainsの高い評価とPython開発ツール構築における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活用し、専任のサポートチームからのサポートを受けることができます。また、多数のチュートリアル、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。

PyCharm vs. Spyder: 最後の選択

PyCharm と Spyder のどちらを選択するかは、最終的にはユーザーのニーズによって決まります。どちらの IDE も特定のユースケースに堅牢な機能を提供するためです。

PyCharm は、高度な Web 開発ツールの恩恵を受ける経験豊富な専門家に最適であり、Web アプリやモバイル アプリの構築に最適です。 データ サイエンスを学びたい、または関連プロジェクトに取り組みたいユーザーは、Spyder を選択してください。

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