什么是最适合数据科学的Python IDE？

在本文中，我们将学习最适合数据科学的Python IDE。

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什么是IDE？

IDE（集成开发环境） 用于软件开发。IDE可能包括编译器、调试器和所有其他软件开发工具。IDE有助于整合计算机程序的多个组件。由于其广泛的库，IDE也被用于数据科学（DS）和机器学习（ML）开发。

使用IDE可以实现编译、调试、创建可执行文件、编辑源代码和其他代码编写的部分。Python是一种流行的编程语言，Python IDE使编码和编译更加容易。如今广泛使用几种IDE，让我们来看看市场上一些顶级的Python IDE用于DS＆amp; ML。

适合数据科学的最佳Python IDE

数据科学 是一个领域，在该领域中通过科学方法研究数据集、理解数据集并形成各种推论。由于Python在管理统计分析中的流行和易用性，它是数据科学和机器学习的出色语言。Python非常适合这两个领域，因为它具有机器学习、自然语言处理、数据可视化、数据分析等工具。

下面的列表包含最好的Python IDE，用于 数据科学 和 机器学习 。

JupyterLab

这是一款Python IDE，专为机器学习和数据科学专家设计。JupyterLab的交互式输出系统允许您在编写代码时测试代码。它的界面非常棒，因为它允许您同时查看终端、文本编辑器、控制台和文件目录。

自动代码完成，自动格式化，自动保存等功能使其成为免费的Python IDE之一，专为ML和DS专家打造。 JupyterLab包括一种禅模式，允许用户最小化分散注意力和不必要的屏幕，专注于手头的任务。它的文件可以以各种格式下载，包括.py、pdf等。您还可以将它们保存为幻灯片（.png）。

Spyder

Spyder是一个免费的、开源的 Python开发环境（IDE）。 这是一个轻量级的、最佳的Python IDE，适用于数据科学和机器学习。许多数据分析师在实时代码分析中使用它。Spyder是一种交互式代码执行范例，允许您一次编译任何单行、代码块或整个代码。

Spyder中的静态代码分析功能可以在不编译代码的情况下识别重复变量、错误和语法问题。它也与许多数据科学包集成，包括NumPy、SciPy、Pandas、IPython等，帮助您进行数据分析。

Visual Studio Code（VS Code）

微软的 Visual Studio Code（VS Code） 是一个适用于Windows、macOS和Linux的 IDE 。Visual Studio Code是数据科学和机器学习专家中广受欢迎的Python IDE。

Visual Studio Code还支持HTML / CSS、Javascript、C ++、JAVA和许多其他语言。 它提供代码完成、语法高亮、自动完成、Git集成和代码重构等功能。

Visual Studio Code与Dotnet、SQL、Unity和Web开发工具（Node.js、Angular.js）集成，以便更轻松地使用它们。 根据您的业务/企业需求，您可以下载Visual Studio的免费和付费版本。

使用VS Code重构，您可以在代码中重命名文件、提取方法、添加导入等等。VS Code是一个出色的ML和DS IDE，可以轻松优化和调试代码。

对于初学者来说，它也是一个绝妙的平台，因为在构建函数或类时，VS Code会提供提示。自动代码完成也可以帮助用户节省开发时间。VS Code还与PyLint连接，检查源代码中是否有错误。使用VS Code，您可以快速对您的ML或DataScience模型进行单元测试。

REPL（读取-求值-打印循环） 允许您在单独的窗口中查看任何微小Python函数的输出。在测试新的API或函数时，这真的非常有用。

PyCharm

PyCharm是一个好的Python IDE，具有自动代码完成、自动代码缩进等功能。它有一个高级调试器，可以分析代码并突出显示出错的地方。由于其简单的导航功能，PyCharm也受到在Web开发中从事DS和ML专家的欢迎。使用PyCharm的导航功能，您可以搜索长代码中使用的任何特定符号。这个IDE还使连接/互链接多个脚本更加容易。

PyCharm的重构功能允许您通过更改方法签名、重命名文件和提取代码中的任何方法来简单地重新排列代码。为了测试他们的ML管道，ML专家采用集成单元测试。

它有助于确定任何给定ML模型的性能。PyCharm包括集成单元测试，并以图形方式显示结果。它还有一个版本控制系统，有助于跟踪对任何给定文件/应用程序的更改。

Atom

Atom是一个强大的ML和DS IDE，支持除Python外的多种语言，包括C，C ++，HTML，JavaScript等。它具有跨平台编辑、内置包管理器、智能自动完成、文件系统浏览器和多个窗格等功能。此外，它的插件、语言、库和工具经常更新，从而产生高度定制和异常的Atom界面和体验。

Atom支持MySQL、PostgreSQL和Microsoft SQL Server，使您能够编写和执行SQL查询/命令。

Atom中有许多有益的软件包，例如atom-beautify软件包，可以美化和提高代码的准确性。Atom的大纲视图功能允许您看到基于树的代码表示，并轻松交叉检查您的类、函数等。Atom会显示许多GitHub主题和模板供您选择。

由于其跨平台编辑功能，Atom也是DS和ML专业人员的首选。它目前是最好的免费开源IDE之一。

结论

数据科学正在改变网络开发人员和其他自动化程序工作的方式。DS专业人员需要一个良好的IDE来编译、调试、测试并确保他们的代码没有错误。