5 лучших IDE для Python в 2024

Учебники

Python является одним из самых популярных языков программирования, и выбор правильной интегрированной среды разработки (IDE) необходим для эффективного рабочего процесса. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, выбор правильной и лучшей IDE важен, поскольку потребности каждого разработчика уникальны, будь то работа над научными проектами, профессиональными приложениями или простыми скриптами.

Теперь давайте рассмотрим 5 лучших IDE для Python на 2024 год. Но имейте в виду, что ни одна из этих IDE не является значительно лучше или хуже другой. Каждая из них служит определенной цели, исходя из потребностей и обстоятельств программистов.

Лучше всего для: Профессиональной разработки и крупных проектов.

Разработанная компанией JetBrains, PyCharm является одной из самых популярных IDE для Python, предлагая богатый набор функций с акцентом на производительность. Она разработана с учетом профессиональных разработчиков и обладает функциями, которые делают ее идеальной для работы над более крупными проектами.

Ключевые особенности:

  • PyCharm предоставляет продвинутый редактор кода с автозаполнением, проверкой ошибок в реальном времени и линтингом.

  • У него есть мощные инструменты для рефакторинга и отладки.

  • Он поддерживает научные библиотеки, что идеально для науки о данных и машинного обучения.

  • Включает встроенные инструменты для управления версиями (Git, SVN).

Плюсы:

  • PyCharm поддерживает умное навигацию кода и быстрые исправления.

  • Легкая интеграция с пакетами Python и виртуальными средами.

  • Профессиональная версия поддерживает веб-разработку на основе фреймворков, таких как Django и Flask.

Минусы:

  • PyCharm может быть тяжелым на системных ресурсах, особенно на старых машинах.

  • Профессиональная версия PyCharm является платной.

Лучше всего подходит для: Разработчиков, ищущих гибкую,跨язычную среду.

Возможности Microsoft VS Code являются одними из наиболее популярных среди разработчиков благодаря своей гибкости и широким опциям поддержки. хотя VS Code по умолчанию не является IDE, он предлагает отличную поддержку Python с использованием расширений.

Ключевые функции:

  • VS Code поддерживает Python с помощью расширения Python, которое включает IntelliSense, отладку и другие функции.

  • У него есть обширная библиотека расширений для различных языков программирования, включая поддержку Git, Docker и Jupyter Notebooks.

  • Также у него встроенный терминал и интеграция Git.

Плюсы:

  • VS Code легкий и открытый, с регулярными обновлениями.

  • Он высоконастраиваемый с широким выбором тем и настроек.

  • Он подходит для многих языков, что делает его отличным многоцелевым инструментом.

Минусы:

  • Для достижения полной функциональности VS Code требуются расширения, что может быть обескураживающим для начинающих.

  • Он не содержит некоторых встроенных специфичных для Python функций, которые могут быть предложены специальным IDE.

Best for: Data science and scientific computing.

Spyder is specifically designed for data science and comes pre-packaged with tools that make it easy to work with data analysis and machine learning libraries. Often enough, it is bundled with Anaconda, a popular Python distribution for data science.

Pros:

  • It is free and open-source.

  • It’s ideal for data scientists, with built-in support for libraries and tools they frequently use.

  • Additionally, the variable explorer of Spyder is way better than the other counterparts; and it allows you to interactively browse and manage the objects generated running your code.

Cons:

  • Spyder is not suitable for web development or general-purpose programming.

  • It provides limited features for large-scale software engineering projects.

Best for: Interactive data analysis, machine learning, and research.

Jupyter Notebook стал стандартом в сообществе data science благодаря своей интерактивной nature. Лучшее в Jupyter, это то, что он позволяет разработчикам писать код, запускать его и просматривать выходные данные в том же окружении, идеально для экспериментирования и совместного использования INSIGHTS. Это один из лучших Python IDE, используемых многими разработчиками.

Key Features:

  • Code cells allow running small chunks of code independently, which is great for prototyping.

  • Markdown cells enable easy documentation alongside code.

  • It has excellent support for data science libraries and data visualization.

Pros:

  • Jupyter is perfect for exploratory data analysis and visualization.

  • It’s easy to share and document work, making it suitable for collaborative projects.

Cons:

  • Он не предназначен для разработки полнофункциональных приложений.

  • Используя Jupyter, управление большими проектами и несколькими файлами может быть сложным.

Лучше всего для: Начинающих, изучающих Python.

Thonny — это лучшая IDE для Python, предназначенная для тех, кто только начинает изучать Python. Она проста, дружелюбна к новичкам и имеет удобный интерфейс, а также включает инструменты отладки, что делает её идеальной для студентов и тех, кто только начинает программировать.

Ключевые особенности:

  • Thonny предоставляет простую отладку с визуальным пошаговым выполнением для каждой строки кода.

  • Это простой редактор, который устраняет отвлекающие факторы для новичков.

  • Он включает установку Python, поэтому пользователям не нужно беспокоиться о настройке Python отдельно.

Плюсы:

  • Он удобен для пользователя и бесплатен в использовании.

  • Пошаговая отладка, которую он предоставляет, помогает новичкам изучать основы Python.

Преимущества:

  • У нее очень ограниченные функциональные возможности для проектов сложного уровня.

  • Расширения и опции настраиваемости также ограничены.

Я надеюсь, что к этому времени у вас есть ясность о том, какая IDE наиболее подходит вам. Не существует какого-либо единого лучшего IDE, и вы должны выбрать его на основе ваших требований и обстоятельств. На рынке есть много других IDE, нежели пять, упомянутых здесь; но эти самые популярные и любимые многими разработчиками и программистами, и обеспечивают лучший возможный опыт для своей целевой аудитории. Вы также можете исследовать другие варианты, если считаете, что они не совсем соответствуют вашим потребностям.

И, наконец, спасибо за то, что вы читали блог! Я надеюсь, что вы нашли его информативным и ценным. Чтобы получить больше информации, следуйте за мной на Twitter (swapnoneel123), где я делюсь другим подобными материалами через мои твиты и threats. А, пожалуйста, рассмотрите возможность分享 его с другими на Twitter и потенциально tag меня в вашем посте, чтобы я мог его увидеть. You can also check my GitHub (Swpn0neel) to see my projects.

Я желаю тебе великолепный день и до свидания продолжай учиться и исследовать!

Source:
https://swapnoneel.hashnode.dev/best-ides-for-python-in-2024