인공 지능

PyCharm과 Spyder: 올바른 Python IDE 선택

업데이트 on 2023 년 9 월 15 일

Python은 단순성, 다양성 및 견고성으로 인해 개발자와 데이터 과학자들 사이에서 엄청난 인기를 누리고 있습니다. 2023년에 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어. 주위와 147,000 패키지를 통해 Python 생태계는 더 나은 도구, 플러그인 및 커뮤니티 지원을 통해 계속 발전하고 있습니다.

Python 개발에 관해 이야기할 때 통합 개발 환경(IDE)이 중심이 되어 개발자가 코딩 경험을 향상시킬 수 있습니다. 널리 사용되는 두 가지 IDE 파이썬 개발 PyCharm과 Spyder가 있습니다. 이 기사에서는 개발자가 현명한 선택을 할 수 있도록 Python과 Spyder를 간략하게 비교합니다.

Pycharm과 Spyder에 대한 간략한 살펴보기

Python 개발에 가장 적합한 IDE를 결정하기 위해 PyCharm과 Spyder를 비교하기 전에 이러한 도구에 수반되는 내용을 이해하는 것이 중요합니다.

PyCharm: 전문 개발자를 위한 Python IDE

PyCharm 의 제품입니다 JetBrains Python을 위한 풍부한 기능의 통합 개발 환경을 제공합니다. IDE에는 PyCharm Community와 PyCharm Professional의 두 가지 버전이 있습니다. 전자는 무료 오픈 소스 버전이고, 후자는 풀 스택 개발을 위한 유료 버전입니다. 두 버전 모두 코드 완성, 코드 분석, 디버깅 도구, 다양한 버전 제어 시스템과의 통합을 포함한 여러 기능을 지원합니다. Professional 버전에는 웹 개발 및 데이터 과학을 위한 프레임워크가 추가로 포함되어 있습니다.

Spyder: 과학자, 엔지니어, 데이터 분석가를 위한 Python IDE

Spyder(Scientific Python Development Environment)는 주로 Python의 데이터 과학 및 과학 컴퓨팅에 초점을 맞춘 오픈 소스 IDE입니다. 그것은의 일부입니다 아나콘다 distribution은 인기 있는 Python용 패키지 관리자이자 배포 플랫폼입니다. Spyder는 고급 데이터 분석, 시각화 및 과학적 개발을 위한 포괄적인 도구를 제공합니다. 개발자가 소스 파일을 생성하고 수정하는 데 사용할 수 있는 다국어 편집기 창을 통해 자동 코드 완성, 코드 분석 및 수직/수평 화면 분할 기능을 제공합니다. 또한 개발자는 강력한 플러그인을 사용하여 Spyder의 기능을 확장할 수 있습니다.

Pycharm 대 Spyder 비교 – 누가 승리합니까?

이 두 IDE 사이에는 몇 가지 유사점과 차이점이 있습니다. 아래에서는 코드 편집 및 탐색 기능, 디버깅 기능, 통합 도구 지원, 사용자 정의 가능성, 성능, 유용성, 커뮤니티 지원 및 가격을 포함한 다양한 차원과 비교합니다.

코드 편집 및 탐색

PyCharm과 Spyder는 모두 강력한 코드 편집 및 탐색 기능을 제공하므로 개발자가 파일 전반에 걸쳐 코드를 쉽게 작성하고 이해할 수 있습니다. Spyder는 유사한 코드 완성 및 탐색 기능을 제공하지만 다음을 제공하는 PyCharm의 코드 편집 기능보다 덜 강력합니다. 상황 기반 추천 더 빠른 개발을 위해. 예를 들어, 개발자는 유사한 시나리오에서 다른 개발자의 작업을 기반으로 코드 완성 제안(우선순위별로 정렬)을 받습니다.

PyCharm은 고급 코드 분석 및 완성 기능으로 이 범주를 선도합니다.

디버거

PyCharm의 전문가 버전에는 다음을 포함한 다양한 디버깅 모드를 지원하는 Javascript 기반 디버거가 있습니다. 원격 디버깅. 또한 중단점, 변수 검사 및 단계별 실행 기능을 갖춘 시각적 디버거도 제공합니다.

스파이더에는 PDB 디버거. PDB는 개발자가 조건부 중단점을 설정하고 스택 프레임을 검사할 수 있는 Python용 소스 디버깅 라이브러리입니다. 변수 탐색기는 여러 중단점에서 변수 상태를 확인하는 데 특히 유용합니다.

Spyder의 디버깅 기능은 강력하지만 PyCharm의 시각적 디버거는 더 복잡한 디버깅 시나리오에 도움이 되므로 더 좋습니다.

통합 도구

PyCharm은 타사 도구 및 서비스와 광범위하게 통합되어 있습니다. 예를 들어 Git, SVN, Perforce 등과 같은 버전 제어 시스템에 대한 지원이 내장되어 있습니다. Professional 버전은 Django, Flask, Angular 등과 같은 웹 개발 프레임워크를 지원하므로 풀 스택에 탁월한 선택입니다. 개발.

스파이더는 주로 데이터 과학 과학적인 컴퓨팅 유틸리티는 다양한 기능과 함께 제공됩니다. 도서관 NumPy, SciPy, Matplotlib, Jupyter Notebooks와 같은 도구도 있습니다. 또한 Anaconda 배포판과 함께 제공되는 모든 라이브러리를 공유합니다. 그러나 Spyder는 버전 제어를 위해 Git만 지원합니다.

전반적으로 PyCharm은 플러그인을 통해 다양한 도구와의 통합을 제공하므로 이 범주에서 Spyder를 능가합니다.

맞춤설정으로 들어간다

PyCharm은 높은 수준의 시각적 사용자 정의 기능을 제공하므로 개발자는 자신의 작업 흐름과 선호도에 따라 IDE를 맞춤 설정할 수 있습니다. 글꼴 유형과 색상, 코드 스타일을 변경하고 키보드 단축키를 구성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Spyder는 PyCharm에 비해 상대적으로 사용자 정의 가능성이 낮습니다. 사용자가 할 수 있는 최선의 일은 밝은 스타일과 어두운 스타일 중 몇 가지 옵션을 사용하여 사용자 인터페이스(UI) 테마를 변경하는 것입니다.

이번에도 PyCharm이 사용자 정의 카테고리에서 승리했습니다.

퍼포먼스

성능은 프로젝트의 규모와 복잡성에 따라 달라질 수 있지만 Spyder는 PyCharm보다 상대적으로 빠릅니다. PyCharm에는 기본적으로 많은 플러그인이 설치되어 있으므로 Spyder보다 시스템 리소스를 더 많이 소비합니다.

따라서 Spyder의 경량 아키텍처는 대규모 데이터 세트와 복잡한 데이터 분석 작업을 수행하는 데이터 과학자에게 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

Spyder는 성능 부문에서 확실한 승자입니다.

유용성 및 학습 곡선

PyCharm에는 사용자 인터페이스(UI)에 대한 다양한 사용자 정의 옵션이 있습니다. 개발자는 깔끔한 레이아웃을 갖춘 직관적인 탐색 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 광범위한 기능 세트는 특히 초보자의 경우 학습 곡선이 가파르다는 것을 의미합니다.

대조적으로, Spyder의 인터페이스는 훨씬 더 간단합니다. R과 마찬가지로 변수 탐색 창, 콘솔, 플롯 시각화 섹션 및 코드 편집기가 모두 단일 화면에 있습니다. 단순화된 보기는 진단 차트 및 데이터 프레임을 사용하여 모델 결과에 대한 전체적인 보기를 원하는 데이터 과학자에게 가장 적합합니다. 또한 Spyder와 Jupyter Notebooks의 통합을 통해 데이터 과학을 처음 접하는 사람들이 데이터 탐색 및 시각화를 더 쉽게 할 수 있습니다.

전반적으로 Spyder는 초보자에게 이상적인 반면, PyCharm은 숙련된 Python 개발자에게 더 적합합니다.

가격 정책

PyCharm에는 무료 버전과 유료 버전이 있습니다. 무료 커뮤니티 버전은 소규모로 작업하는 개별 개발자와 팀에 적합합니다. 유료 버전인 Professional Edition은 조직용과 개인용의 두 가지 변형으로 제공됩니다. 조직 버전 비용 미국 24.90 월별, 개인 비용 USD의 9.90 월.

대조적으로 Spyder는 오픈 소스이며 완전히 무료로 사용할 수 있습니다. 이는 오픈 소스이며 무료인 Anaconda 배포판의 일부로 제공됩니다.

비용 측면에서 Sypder가 확실한 승자입니다. 그러나 Python 개발에서 비즈니스 요구 사항에 따라 선택하는 것은 실무자와 조직의 몫입니다.

커뮤니티 지원

PyCharm과 Spyder에는 모두 사용자에게 광범위한 지원을 제공하는 활발한 커뮤니티가 있습니다. PyCharm은 JetBrains의 강력한 평판과 Python 개발 도구 구축에 대한 풍부한 경험을 활용합니다. 따라서 개발자는 대규모 사용자 커뮤니티를 활용하고 전담 지원 팀의 도움을 받을 수 있습니다. 또한 많은 튜토리얼, 도움말 가이드 및 플러그인에 액세스할 수 있습니다.

Spyder는 사용자 지원을 위해 Anaconda 커뮤니티를 활용합니다. 활발한 데이터 과학 커뮤니티를 통해 Spyder는 포럼과 온라인 리소스, 데이터 과학 튜토리얼, 프레임워크 및 계산 라이브러리를 통해 도움을 제공하는 데이터 과학자들의 빈번한 기여로부터 이익을 얻습니다.

다시 말하지만, 자신의 업무나 비즈니스 요구 사항에 맞는 커뮤니티를 선택하는 것은 실무자와 조직의 몫입니다.

PyCharm과 Spyder: 이상적인 사용 사례

PyCharm과 Spyder 중에서 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 실무자가 자신의 작업에 어떤 IDE가 더 적합한지 결정할 수 있도록 일부 사용 사례를 고려하는 것이 도움이 됩니다.

PyCharm은 IDE가 다양한 웹 및 모바일 앱 개발 도구를 제공하고 엔드투엔드 테스트를 지원하므로 풀 스택 개발자에게 이상적입니다. 여러 도메인에 걸친 광범위한 협업이 필요한 대규모 프로젝트 작업에 가장 적합합니다.

반면 Spyder는 데이터 과학자, 연구원 및 통계학자에게 적합합니다. 경량 아키텍처를 통해 사용자는 탐색적 데이터 분석을 수행하고 실험을 위해 간단한 ML 모델을 실행할 수 있습니다. 강사는 이 IDE를 사용하여 학생들에게 다음과 같은 기술을 가르칠 수 있습니다. 데이터 스토리 텔링 그리고 그들에게 권한을 부여합니다. 기계 학습 모델 학습 효율적으로.