Ist Pycharm dasselbe wie Python?

Ist Pycharm dasselbe wie Python? Was ist Python? Was ist Pycharm? Werfen wir jetzt einen Blick darauf.

Python ist eine Computerprogrammiersprache. Es handelt sich um eine objektorientierte dynamische Typsprache, die ursprünglich zum Schreiben automatisierter Skripte (Shells) entwickelt wurde. Mit der kontinuierlichen Aktualisierung der Version und der Hinzufügung neuer Sprachfunktionen wird sie zunehmend für die Entwicklung unabhängiger und umfangreicher Projekte verwendet .

PyCharm ist eine dedizierte IDE für Python, ähnlich der Java-IDE Eclipse. Die voll ausgestattete integrierte Entwicklungsumgebung bietet sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Versionen, nämlich die Professional Edition und die Community Edition. PyCharm ist die am schnellsten zu installierende IDE und die Konfiguration nach der Installation ist ebenfalls sehr einfach, sodass PyCharm grundsätzlich die IDE erster Wahl für Datenwissenschaftler und Algorithmeningenieure ist.

Für diejenigen, die IPython- oder Anaconda-Distributionen mögen, kann PyCharm auch problemlos Tools wie Matplotlib und NumPy integrieren, was bedeutet, dass wir bei der Arbeit an datenwissenschaftlichen Diagrammen usw. problemlos Array-Viewer und interaktive Tools verwenden können. Darüber hinaus hat die IDE auch die Unterstützung für Sprachen wie JavaScript und Angular JS erweitert, sodass sie auch für die webseitige Entwicklung geeignet ist.

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir schnell ein Python-Projekt erstellen und den Interpreter und neue Codedateien auswählen. Wir verwenden möglicherweise Tools wie Conda, um verschiedene Umgebungen wie TensorFlow oder PyTorch zu verwalten. Wenn Sie ein neues Projekt erstellen, entspricht die einfache Auswahl des Python-Hauptprogramms in diesen Umgebungen der Auswahl einer neuen Umgebung. Schließlich bietet PyCharm neben der Bereitstellung direkter Debugging- und Ausführungsfunktionen auch Unterstützung für Quellcode und Projektsteuerung.

Vorteile:

Aktive Community-Unterstützung

Unterstützt umfassende Python-Entwicklung, egal ob es sich um datenwissenschaftliche oder nicht datenwissenschaftliche Projekte handelt

Einfach zu verwenden für Anfänger und Veteranen

Schnelle Neuindizierung

Keine zusätzliche Unterstützung ist zum Ausführen, Bearbeiten und Debuggen von Python-Code erforderlich

Nachteile:

Das Laden kann langsam sein

Die Standardeinstellungen müssen möglicherweise angepasst werden, bevor vorhandene Projekte verwendet werden können

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