Python数据分析师该如何选择IDE
导读
python是绝大多数数据分析师的必备工具之一,而一个好的IDE对于提高代码效率来说则至关重要。今天,仅就个人使用IDE的选择和习惯做以分享。
01 CMD
CMD严格来讲并不是IDE,而仅仅是提供了运行python语句的shell环境。个人常用CMD完成的工作包括:
安装第三方工具包
简单的python语法测试
同时,进入python shell又区分2种形式:
python:原生python环境,功能单一
ipython:基于ipython内核,支持代码补全、魔法命令等高级功能,使用更为便捷
02 Sublime Text
Sublime Text是一款强大的文本编辑器,可通过设置语言环境运行相应的程序功能,界面轻巧、启动极快,支持代码提示和关键词高亮显示,程序五彩缤纷,是个人初学阶段的主用IDE,目前常用于写爬虫程序。
优点:
启动速度极快、程序显示美观
支持多种文件格式打开,便于多页面浏览查看
缺点:
功能有限,例如不支持debug和创建工程文件等
不支持打开内置工具包文件
不支持一键格式化代码
03 VS Code
VS Code是微软推出的一款代码编辑器,与VS(visual studio)这种重量级IDE不同的是,VS code本质上与sublime text类似,也是一款文本编辑器,但更易于码代码。其支持丰富的插件扩展,简单设置即可实现各种定制化的功能。
优点:
启动速度较快(相比pycharm较快,但明显慢于sublime text)
支持代码联想及补全,支持ctrl+左键接口打开相应文件(个人使用vs code的主要场景)
支持debug功能
缺点:
没有明显缺点,如果一定要提出缺点的话就是不能创建工程
04 pycharm
pycharm是JetBrains公司开发的python专业IDE,区分专业版(付费)和社区版(开源),其主要区别是前者支持WEB开发。但对于绝大多数python应用场景而言,社区版的功能是足够的,用于数据分析也是如此。pycharm的最大特色可能是对python虚拟环境的支持,这可以实现第三方工具包的定制安装。个人用pycharm主要用于复杂debug的调试、自定义创建工程文件等。
优点:
功能齐全,debug强大
支持第三方包在线管理
支持虚拟环境
缺点:
启动缓慢
所有程序均需从工程文件开始
05 jupyter lab
之所以将jupyter lab放在压轴位置,是因为它可能是python数据分析最理想的IDE。jupyter lab是一个Web应用,其前身是jupyter notebook,二者均基于ipython内核实现,但又略有不同。相较于其他IDE,jupyter lab最大特色是支持单个cell的执行,且支持可视化图表交互显示,这都使得非常利于EDA(探索性数据分析)。
优点:
环境搭建简单,通过pip命令安装后即可搭建
支持程序单cell交互执行
支持code和markdown格式任意切换
缺点:
一般仅适用简单程序文件执行
曾经不支持debug功能(前不久已经官宣支持)
另外,python的另一个强大IDE是Anaconda,不过目前个人未曾使用,暂不提及。
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