Лучшие IDE (интегрированные среды разработки) и редакторы кода Python - Студенческий научный форум

XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

Лучшие IDE (интегрированные среды разработки) и редакторы кода Python

Матвеенко М.А. 1
1ИТ (филиал) ДГТУ в г. Волгодонске
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Python - это интерпретируемый, объектно-ориентированный язык высокоуровневого программирования. Что делает этот язык таким привлекательным? Однозначно это интегрированные высокоуровневые структуры информации, которые сочетаются с динамической типизацией и связыванием. Все это помогает быстро разрабатывать приложения. Создателем этого языка программирования является Гвидо ван Россум родом из Голландии.

Рис 1. Гвидо ван Россум.

Что такое IDE и редактор кода?

IDE (или интегрированная среда разработки) - это программа, предназначенная для разработки программного обеспечения. Как следует из названия, IDE объединяет несколько инструментов, специально предназначенных для разработки. Эти инструменты обычно включают редактор, предназначенный для работы с кодом; инструменты сборки, выполнения и отладки; и определённую форму системы управления версиями.

Большинство IDE поддерживают множество языков программирования и имеют много функций, из-за чего могут быть большими, занимать много времени для загрузки и установки и требуют глубоких знаний для правильного использования.

Помимо тех редакторов, которые будут рассмотрены в этой статье, еще существует множество других. Например, Spyder, Visual Studio Code, Thonny, Sublime Text, Atom (сплагином atom-python-run) идр.

В этой статье будут рассмотрены 4 редактора кода для языка Python:

IDLE (Integrated Development and Learning Environment);

Jupyter Notebook;

Anaconda;

PyCharm.

Первыйредактор - IDLE (Integrated Development and Learning Environment). Это интегрированная среда разработки и обучения на языке Python, созданная с помощью библиотеки Tkinter. Это оболочка Python, окно для ввода команд на языке Python. В Windows это поставляется с интерпретатором Python, т.е. устанавливается вместе с Python.

Напишем свою первую программу в среде разработки IDLE.

После загрузки и установки python открываем IDLE (среда разработки на языке Python, поставляемая вместе с дистрибутивом).

Здесь и далее буду приводить примеры под ОС Windows, так как именно она у меня сейчас под рукой.

Рис 2. IDLE в «Пуск».

Запускаем IDLE (изначально запускается в интерактивном режиме), после чего уже можно начинать писать первую программу. Традиционно, первой программой у нас будет "Нello world".

Вводим print("Hello, world") в строку ввода IDLE и нажимаем Enter. Результат виден на картинке:

Рис 3. Результат примера в IDLE.

Далее по списку идет Jupyter Notebook - это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, которые содержат живой код и результат его выполнения, уравнения, визуализации и текст с пояснениями по вычислениям. Часто используется для: очистки и преобразования данных, числового моделирования, статистического моделирования, визуализации данных, машинного обучения и др.

Отличие от традиционной среды разработки в том, что код можно разбить на куски и выполнять их в произвольном порядке. Представьте, что вы можете написать кусочек кода на салфетке и сказать салфетке: «Выполнись».

В такой среде разработки можно, например, написать функцию и сразу проверить её работу, без запуска программы целиком. А ещё можно поменять порядок выполнения кода. Можно отдельно загрузить файл в память, отдельно проверить его содержимое, отдельно обработать содержимое.

А ещё в Jupyter есть вывод результата сразу после фрагмента кода. Например, можно прямо в середине кода увидеть построенный график, получить предварительные цифры или любую другую визуализацию.

Какие языки поддерживаются:

Ruby;

Peri;

R;

Bash-скрипты.

Проект Jupyter является преемником более раннего проекта IPython Notebook, который впервые был опубликован в качестве прототипа в 2010 году. Хотя в Jupyter Notebooks можно использовать с многими разными языками программирования, в этой статье основное внимание будет уделено Python, поскольку он является наиболее распространенный вариантом использования.

Рис 4. Jupyter Notebook в «Пуск».

Запускаем веб-приложение Jupyter Notebook, откроется страница в веб-браузере, у меня это Google Chrome. Сразу бросается в глаза простой интерфейс:

Рис 5. Интерфейс Jupyter Notebook.

Создадим новый документ на Python 3 и для примера напишем код для решения простого математического уравнения, например, y=x+x2+x3. Заранее зададим значение для переменной х, например, х будет равно 3. Решение примера в Jupyter Notebook ниже на рисунке:

Рис 6. Решение примера в Jupyter Notebook.

Третьим пунктом списка идет Anaconda. Это дистрибутив языков программирования Python и R, включающий набор популярных свободных библиотек, объединённых проблематиками науки о данных и машинного обучения. Основная цель - поставка единым согласованным комплектом наиболее востребованных соответствующим кругом пользователей тематических модулей (таких как SciPy, NumPy, Astropy и других) с разрешением возникающих зависимостей и конфликтов, которые неизбежны при одиночной установке. На 2019 год содержит более 1,5 тыс. модулей.

Интерфей Anaconda Navigator выглядит следующим образом:

Рис 7. Графический интерфейс Anaconda Navigator.

Anaconda Navigator - это графический интерфейс пользователя на рабочем столе (GUI), включенный в дистрибутив Anaconda, который позволяет запускать приложения и легко управлять пакетами, средами и каналами conda без использования команд командной строки. Навигатор может искать пакеты в Anaconda Cloud или в локальном репозитории Anaconda. Доступен для Windows, MacOS и Linux.

Кратко рассмотрим каждый элемент в Anaconda Navigator:

JupyterLab - это интерактивная среда разработки для работы с блокнотами, кодом и данными.

Jupyter Notebok - удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики. Работа ведется в браузере.

Spyder - IDE для научных расчетов на языке Python. Данная IDE позволяет писать, редактировать и тестировать код. Spyder предлагает просмотр и редактирование переменных с помощью GUI, динамическую интроспекцию кода, нахождение ошибок на лету и многое другое. Также, по необходимости, можно интегрировать Anaconda с другими Python IDE, включая PyCharm и Atom.

VS Code - это оптимизированный редактор кода с поддержкой таких операций разработки, как отладка, запуск задач и контроль версий.

Glueviz - используется для визуализации многомерных данных в файлах. Он исследует отношения внутри и между связанными наборами данных.

Orange 3 - это основанная на компонентах структура интеллектуального анализа данных. Это может быть использовано для визуализации данных и анализа данных. Рабочие процессы в Orange 3 очень интерактивны и предоставляют большой набор инструментов.

RStudio - это набор интегрированных инструментов, предназначенных для повышения продуктивности работы с R. Он включает в себя основы R и Notebooks.

Зачем использовать Navigator?

Для запуска многие научные пакеты зависят от конкретных версий других пакетов. Исследователи данных часто используют несколько версий множества пакетов и используют несколько сред для разделения этих разных версий.

Программа командной строки conda является одновременно менеджером пакетов и менеджером среды. Это помогает специалистам по данным гарантировать, что каждая версия каждого пакета имеет все необходимые зависимости и работает правильно.

Navigator - это простой и удобный способ работы с пакетами и средами без необходимости вводить команды conda в окне терминала. Вы можете использовать его, чтобы найти нужные вам пакеты, установить их в среде, запустить пакеты и обновить их.

Основная особенность дистрибутива - оригинальный менеджер разрешения зависимостей conda с графическим интерфейсом Anaconda Navigator, что позволяет отказаться от стандартных менеджеров пакетов (таких, как pip для Python). Дистрибутив скачивается единожды, и вся последующая конфигурация, в том числе установка дополнительных модулей, может проводиться в офлайне.

И последний по списку, но не по значимости, PyCharm - это кросс-платформенная среда (Linux, Windows, MacOS) разработки для разных языков программирования (в частности для Python). PyCharm Community Edition (бесплатная версия) находится под лицензией Apache License, а PyCharm Professional Edition(платная версия) является проприетарным ПО. PyCharm предоставляет умную проверку кода, быстрое выявление ошибок и оперативное исправление, вкупе с автоматическим рефакторингом кода, и богатыми возможностями в навигации.

PyCharm был выпущен на рынок интегрированных сред разработки для Python для создания конкуренции с PyDev (однако, на данный момент PyCharm использует PyDev для отладки кода) и более распространённой среды разработки Komodo IDE. Бета-версия была выпущена в июле 2010 года, версия 1.0 была выпущена тремя месяцами позже.

Версия 2.0 вышла 13 декабря 2011 года.

Версия 3.0 была выпущена 24 сентября 2013 года.

PyCharm Community Edition, бесплатная версия с открытым исходным кодом, была опубликована 22 октября 2013 года.

В марте 2016 года JetBrains перешла на подписную модель лицензирования, а вместе с этим изменилась и нумерация версий. Теперь номер версии выглядит как YYYY.R, где YYYY — год выпуска, а R — выпуск в течение этого года.

Можно смело сказать, что PyCharm - самая популярная среда разработки, используемая для языка сценариев Python. Она предлагает некоторые из лучших функций для своих пользователей и разработчиков в следующих аспектах:

завершение кода и проверка;

расширенная отладка;

поддержка веб-программирования и фреймворков, таких как Django и Flask.

Кроме того, разработчик найдет PyCharm удобным для работы из-за функций, упомянутых ниже:

завершение кода;

PyCharm обеспечивает более плавное завершение кода, как для встроенного, так и для внешнего пакета;

SQLAlchemy as Debugger;

вы можете установить точку останова, сделать паузу в отладчике и увидеть SQL-выражение пользовательского выражения для кода языка SQL;

Git Visualization в редакторе.

Вы можете запускать файлы .py вне редактора PyCharm, а также отмечать его как детали покрытия кода в любом месте дерева проекта, в разделе итогов и т. д.

Все установленные пакеты отображаются с правильным визуальным представлением. Это включает в себя список установленных пакетов и возможность поиска и добавления новых пакетов.

Local History всегда отслеживает изменения таким способом, который дополняет Git. Локальная история в PyCharm дает полную информацию о том, что необходимо для отката и что нужно добавить.

Рефакторинг - это процесс переименования одного или нескольких файлов одновременно, и PyCharm включает в себя различные сочетания клавиш для плавного процесса рефакторинга.

Пользовательский интерфейс редактора PyCharm показан на скриншоте ниже. Обратите внимание, что редактор содержит различные функции для создания нового проекта или импорта из существующего проекта.

Рис 8. Графический интерфейс PyCharm.

В заключение

Надо сказать, что язык Python на сегодняшний день популярен среди программистов и не потеряет своей актуальности в дальнейшем. Это дает программистам возможность добиваться успехов в своей профессии.

Библиографический список

Язык программирования Python 3. Обзор библиотек принципов modules.URL: https://python.ivan-shamaev.ru/overview-python-programming-language-modules-library-principles/ (датаобращения:14.01.2022)

Python 3 для начинающий, Первая программа. Среда разработки IDLE.URL: https://pythonworld.ru/osnovy/pervaya-programma-sreda-razrabotki-idle.html (датаобращения:14.01.2022)

Википедия, IDLE.URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/IDLE (дата обращения: 14.01.2022)

КОД журнал Яндекс Практикума. Что такое JupyterNotebook и зачем он нужен.URL: https://thecode.media/jupyter/ (дата обращения: 14.01.2022)

Как настроить JupyterNotebook для Python 3.URL: https://tproger.ru/translations/jupyter-notebook-python-3/ (дата обращения: 14.01.2022)

JupyterNotebook для начинающий: учебник.URL: https://webdevblog.ru/jupyter-notebook-dlya-nachinajushhih-uchebnik/ (дата обращения: 14.01.2022)

Инструкция по Anaconda & Conda. Как управлять и настроить среду для Python.URL: https://python.ivan-shamaev.ru/guide-conda-environments-anaconda-python-data-science-platform/ (дата обращения: 14.01.2022)

PYCHARM. Инструкция по началу работы.URL: https://py-charm.blogspot.com/2017/09/blog-post.html (дата обращения: 14.01.2022)

CoderLessons.com, Pycharm – Краткое руководство.URL: https://coderlessons.com/tutorials/python-technologies/uznaite-pycharm/pycharm-kratkoe-rukovodstvo (дата обращения: 14.01.2022)

Просмотров работы: 34