導入
Python は最も人気のあるプログラミング言語の 1 つであり、効率的なワークフローには適切な統合開発環境 (IDE) を選択することが不可欠です。初心者でも経験豊富な開発者でも、科学プロジェクト、専門的なアプリケーション、または単純なスクリプトに取り組むかどうかにかかわらず、開発者のニーズはそれぞれ異なるため、適切で最適な IDE を選択することが重要です。 2024 年の時点でトップ 5 の Python IDE をチェックしてみましょう。
Python 用のトップ 5 IDE
PyCharm
次の用途に最適です: 専門能力開発および大規模プロジェクト
JetBrains によって開発された PyCharm は、最も人気のある Python IDE の 1 つであり、生産性を重視した機能豊富なエクスペリエンスを提供します。プロの開発者を念頭に置いて設計されており、大規模なプロジェクトでの作業に最適な機能を備えています。
主な機能:
PyCharm は、コード補完、リアルタイム エラー チェック、lint 機能を備えた高度なコード エディターを提供します。
強力なリファクタリング ツールとデバッグ ツールを備えています。
科学ライブラリのサポートがあり、データ サイエンスや機械学習に最適です。
バージョン管理用の統合ツール (Git、SVN) が含まれています。
長所:
PyCharm はスマート コード ナビゲーションとクイック フィックスをサポートしています。
Python パッケージおよび仮想環境との簡単な統合。
プロフェッショナル バージョンは、Django や Flask などの Web 開発フレームワークをサポートします。
短所:
VSコード
次のような方に最適です。 柔軟な言語を超えた環境を探している開発者。
Microsoft の VS Code は、その広範なカスタマイズとサポート オプションにより、すべての開発者にとって最も人気のあるオプションの 1 つです。デフォルトでは IDE ではありませんが、拡張機能を追加することで Python の優れたサポートを提供します。
主な機能:
VS Code は、IntelliSense、デバッグなどを含む Python 拡張機能を通じて Python をサポートします。
Git、Docker、Jupyter Notebook のサポートを含む、さまざまなプログラミング言語の拡張機能の広範なライブラリがあります。
また、ターミナルと Git 統合が組み込まれています。
長所:
短所:
スパイダー
次の用途に最適です。 データ サイエンスおよび科学コンピューティング。
Spyder はデータ サイエンス向けに特別に設計されており、データ分析や機械学習ライブラリを簡単に操作できるツールがあらかじめパッケージ化されています。多くの場合、データ サイエンス用の人気のある Python ディストリビューションである Anaconda にバンドルされています。
長所:
短所:
ジュピターノートブック
次の用途に最適です: インタラクティブなデータ分析、機械学習、研究。
Jupyter Notebook は、そのインタラクティブな性質により、データ サイエンス コミュニティの定番となっています。 Jupyter の最も優れた点は、開発者が同じ環境でコードを作成し、実行し、出力を表示できることです。実験や洞察の共有に最適です。これは、多くの開発者によって使用されている最高の Python IDE の 1 つです。
主な機能:
コード セルを使用すると、コードの小さなチャンクを独立して実行できるため、プロトタイピングに最適です。
マークダウン セルにより、コードと一緒にドキュメントを簡単に作成できます。
-
データ サイエンス ライブラリとデータ視覚化に対する優れたサポートがあります。
長所:
短所:
トニー
次のような方に最適です: Python を学習する初心者
Thonny は、Python を始めたばかりの人向けに作られた最高の Python IDE です。 IT はシンプルで初心者に優しいだけでなく、使いやすいインターフェイスとデバッグ ツールを備えているため、学生やコーディングの初心者にとって理想的です。
主な機能:
Thonny は、コードの各行の視覚的なステップスルーにより簡単なデバッグを提供します。
初心者にとって邪魔にならないシンプルなエディタです。
これには Python のインストールが含まれているため、ユーザーは Python を個別にセットアップすることを心配する必要はありません。
長所:
短所:
Python で使用するのに最適な IDE 拡張機能
適切な IDE を選択することは重要ですが、適切な IDE 拡張機能を選択すると、生産性が大幅に向上し、ワークフローが合理化されます。使用する必要がある人気の拡張機能をいくつか確認してみましょう:
ケプロイ
Keploy は、開発段階でリアルタイムの API 呼び出しを記録することでテスト ケースを自動的に生成できる強力な IDE 拡張機能です。テスト データをキャプチャするゼロコードの方法を提供することで、追加のコードを記述することなく、アプリケーションが機能テストで確実にカバーされるようになります。また、Keploy のリプレイ機能を使用すると、これらのテストを実行して、更新後にコードベースに意図しない動作が入り込まないことを確認できます。
主な利点:
ゼロコード機能テストの生成
自動化された API 回帰テスト
CI/CD パイプラインへのシームレスな統合
ドッカー
Docker 拡張機能は、コンテナ化された開発の力を IDE に直接もたらします。これらのコンテナにより、アプリケーションがさまざまな環境間で一貫して実行されることが保証され、古典的な「自分のマシンで動作する」という問題が排除されます。 Docker 拡張機能を使用すると、コンテナー、イメージ、ネットワークをエディターから直接管理することが簡単になり、開発環境とテスト環境が驚くほど柔軟かつ簡単になります。
主な利点:
コンテナ管理の合理化
開発環境の簡単なセットアップ
複数の言語およびフレームワークとの互換性
GitLens
GitLens は IDE での Git 統合を強化し、開発者がコード履歴を視覚化し、プロジェクトの進化をより深く理解できるようにします。非難注釈、行ごとのコミット履歴、差分とマージを探索するための強力なインターフェイスなどの機能。開発者のエクスペリエンスが大幅に軽減されます。 GitLens を使用すると、複雑な Git ワークフローの管理がより直感的になり、チーム内のコラボレーションがよりスムーズになります。
主な利点:
結論
単一の最適な IDE というものはありませんが、要件と状況に基づいて、どの IDE を使用するかどうかを選択する必要があります。ここで述べた 5 つ以外にも、市場にはさらに多くの IDE があります。しかし、これらは最も人気があり、多くの開発者やプログラマーに愛されており、対象ユーザーに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供します。
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素晴らしい一日になりますように、それまで学び続け、探求し続けてください!!
FAQ
Python 初心者にはどの IDE が最適ですか?
初心者にとっては、Thonny と IDLE が理想的な選択肢です。 Thonny にはクリーンでユーザーフレンドリーなインターフェイスと便利なデバッグツールがあり、Python にバンドルされている IDLE はセットアップが簡単で簡単です。
Python 開発に VS Code を使用できますか?
はい！ VS Code は、コード補完、リンティング、デバッグを提供する Python 拡張機能のおかげで、Python 開発で非常に人気があります。また、その多用途性により、複数の言語にまたがって作業する開発者にとっても良い選択肢となります。
PyCharm は無料で使用できますか?
PyCharm は、ほとんどの Python アプリケーションに適した無料の Community Edition を提供しますが、高度な機能と Web 開発ツールが含まれる Professional Edition には有料ライセンスが必要です。
データ サイエンスにはどの IDE が最適ですか?
Spyder と Jupyter Notebook はデータ サイエンス向けに調整されています。 Spyder はデータ固有のツールを備えた従来の IDE を提供し、Jupyter Notebook はプロトタイピングとデータ分析のための対話型環境を提供します。
プロジェクトに応じて複数の IDE を使用できますか?
その通りです。多くの開発者は、プロジェクトごとに異なる IDE を使用しています。たとえば、開発者は Web アプリケーションに PyCharm、データ分析に Jupyter Notebook、スクリプト作成や多言語プロジェクトに VS Code を使用する可能性があります。
古いシステム用の軽量 IDE はありますか?
VS Code は比較的軽量で、古いシステムでも良好にパフォーマンスします。 Thonny も軽量のオプションで、ほとんどのマシンでスムーズに動作し、初心者に優しいです。
以上が4 で Python に使用する最も優れたアイデアの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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