Jupyter Notebook vs PyCharm: comparación de software
Jupyter Notebook y PyCharm son cuadernos de ciencia de datos y herramientas de desarrollo, respectivamente. Compare características clave para ver qué herramienta es mejor para su negocio.
Elegir la solución adecuada para el entorno de desarrollo integrado (IDE), o el cuaderno de ciencia de datos, es clave para aumentar la productividad y optimizar el proceso de investigación o desarrollo para lograr la máxima eficiencia. Jupyter Notebook y PyCharm son dos opciones populares que ofrecen sus propios beneficios específicos en diferentes áreas de ciencia de datos y desarrollo de software.
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¿Qué es Jupyter Notebook?
Jupyter es una herramienta de cuaderno de ciencia de datos de código abierto basada en navegador que admite Python; Julia; y otros lenguajes de programación dinámicos como R, Scilab y Octane. Centrado en los scripts y la documentación que lo acompaña, Jupyter es ideal para los científicos de datos que necesitan una forma de crear visualizaciones de datos rápidas. Sin embargo, el código fuente se almacena como HTML y Jupyter lo puede leer en lugar de Python.
¿Qué es PyCharm?
PyCharm es una herramienta IDE dedicada centrada en proporcionar una solución completa para crear paquetes y software completos en Python, incluidas clases e interfaces gráficas de usuario (GUI). También sobresale en entornos complejos donde varios scripts interactúan entre sí y necesitan ser administrados.
Las características más populares de PyCharm incluyen un depurador incorporado y autocompletado inteligente, así como herramientas DevOps, como el control de versiones, lo que lo hace ideal para desarrolladores e ingenieros de software.
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Comparación de funciones de Jupyter y PyCharm
Jupyter Notebook y PyCharm tienen características distintas, lo que hace que cada herramienta sea mejor para aplicaciones específicas. Por ejemplo, las funciones de Jupyter son más adecuadas para analistas de datos y aplicaciones de investigación, mientras que las funciones de PyCharm están diseñadas para desarrolladores e ingenieros de software.
| Rasgo | Cuaderno Jupyter | PyCharm |
|---|---|---|
| Autocompletar inteligente | No | Sí |
| Ejecución de código en línea usando bloques | Sí | No |
| Compatibilidad con gráficos de una sola línea | Sí | No |
| Análisis de código inteligente | No | Sí |
| Integración con herramientas populares | Sí | Sí |
Ejecución de código
Tanto Jupyter como PyCharm le permiten ejecutar su código en el lugar y ofrecen formas de analizar o determinar dónde se originan los errores. Aunque, Jupyter es más flexible en este sentido, ya que permite ejecuciones de una sola línea, lo que ahorra tiempo en la búsqueda de errores de codificación y hace que la plataforma sea ideal para la codificación o experimentación de prueba y error.
Con PyCharm, necesitaría completar o cambiar todo el fragmento de código para ejecutarlo y observar el resultado. Como resultado, probar o experimentar con el código es más lento y encontrar errores de codificación es una tarea mucho más meticulosa en comparación con Jupyter.
Funciones de codificación
La función de autocompletar de PyCharm realmente facilita un desarrollo y un flujo de trabajo más rápidos, y es algo que Jupyter no ofrece. Esta característica de edición inteligente es la razón por la cual PyCharm es claramente la opción para desarrolladores e ingenieros de software, especialmente para aquellos que trabajan exclusivamente en Python.
Jupyter también tiene características de codificación únicas, pero principalmente destinadas a la visualización. Esto incluye la capacidad de graficar o visualizar líneas individuales de código o datos, algo que PyCharm no ofrece. Esta es una herramienta útil para aplicaciones de investigación o ciencia de datos, donde el público objetivo del resultado no es técnico.
integraciones
Ambas herramientas ofrecen una gran cantidad de integraciones integradas para marcos y otras herramientas de productividad para desarrolladores. Aunque comparten algunas de las mismas integraciones, hay algunas herramientas que no se comparten.
Algunas integraciones clave para Jupyter que PyCharm no ofrece son GitHub, Dropbox, Scala y TensorFlow. PyCharm ofrece integración con Django, Kite, Wakatime y Pytest.
Elegir entre Jupyter y PyCharm
Al considerar un entorno de desarrollo integrado, la decisión a menudo se basa en las preferencias personales, así como en las respectivas aplicaciones de las plataformas.
Jupyter es más un cuaderno de ciencia de datos, y las herramientas y características están orientadas a proyectos de investigación o ciencia de datos que requieren compartir y visualizar datos. La capacidad de graficar en línea, así como agregar texto, HTML y otras características junto con el código, todo funciona para lograr este objetivo.
PyCharm está dirigido a desarrolladores que buscan crear software complejo, completo con GUI y otras características. La edición inteligente, el análisis de inteligencia y la finalización automática están orientados a optimizar la eficiencia del desarrollador. PyCharm también tiene funciones muy necesarias para los desarrolladores, como el control de versiones, la refactorización segura y otras herramientas.
