PyCharm vs. Spyder 正しいPython IDEの選択

PyCharm vs. Spyder Choosing the Right Python IDE

Pythonは、シンプルさ、多様性、堅牢性から、開発者やデータサイエンティストの間で非常に人気があり、2023年において最も使用されているプログラミング言語の一つとなっています。Pythonエコシステムには約147,000のパッケージがあり、より良いツール、プラグイン、コミュニティのサポートとともに進化し続けています。

Pythonの開発について話す際には、統合開発環境（IDE）が重要な役割を果たし、開発者がコーディングの経験を向上させることができます。Pythonの開発において人気のある2つのIDEは、PyCharmとSpyderです。この記事では、Python vs. Spyderを簡単に比較し、開発者が情報を得て選択するのを支援します。

PycharmとSpyderの概要

Pythonの開発のための最適なIDEを決定するために、PyCharmとSpyderを比較する前に、これらのツールがどのようなものかを理解することが重要です。

PyCharm：プロフェッショナル開発者向けのPython IDE

• マシンラーニングに取り組むため、プライベートエクイティはデータサイエンスの才能を採用しています
• 「医療機械学習におけるバイアスのある臨床データをどのように見るべきか？考古学的な視点への呼びかけ」
• 「PandasAIを使用してデータを自動的に探索し、クリーンアップする方法」

PyCharmは、Pythonのための機能豊富な統合開発環境で、JetBrainsが提供しています。このIDEには2つのエディション、PyCharm CommunityとPyCharm Professionalがあります。前者は無料のオープンソース版であり、後者はフルスタック開発のための有料版です。両方のバージョンはコード補完、コード分析、デバッグツール、さまざまなバージョン管理システムとの統合など、多くの機能をサポートしています。プロフェッショナルエディションには、Web開発とデータサイエンスのためのフレームワークも含まれています。

Spyder：科学者、エンジニア、データアナリスト向けのPython IDE

Spyder、またはScientific Python Development Environmentは、Pythonにおけるデータサイエンスと科学計算に特化したオープンソースのIDEです。これはAnacondaディストリビューションの一部であり、Pythonのための人気のあるパッケージマネージャーおよびディストリビューションプラットフォームです。Spyderは高度なデータ分析、可視化、科学的開発のための包括的なツールを提供しています。自動コード補完、コード分析、開発者がソースファイルの作成と変更に使用できる複数言語エディタペインとの垂直/水平のスクリーン分割も備えています。さらに、開発者は強力なプラグインでSpyderの機能を拡張することができます。

Pycharm vs. Spyderの比較 – 誰が勝つ？

これら2つのIDEには、類似点と相違点がいくつか存在します。以下では、コード編集とナビゲーション機能、デバッグ能力、統合ツールのサポート、カスタマイズ性、パフォーマンス、使いやすさ、コミュニティのサポート、価格などのさまざまな側面で比較しています。

コード編集とナビゲーション

PyCharmとSpyderの両方は、強力なコード編集とナビゲーション機能を提供しており、開発者がファイル間でコードを書き、理解するのが容易です。Spyderは似たようなコード補完とナビゲーションの機能を提供していますが、PyCharmのコード編集機能はより堅牢であり、開発のスピードを上げるためにコンテキストに基づいた推奨事項を提供します。例えば、他の開発者が同様のシナリオで行った作業に基づいて、優先順位に従ってコード補完の提案を得ることができます。

このカテゴリでは、PyCharmが高度なコード分析と補完機能を提供しています。

デバッガー

PyCharmのプロフェッショナルバージョンには、リモートデバッグを含むさまざまなデバッグモードをサポートするJavascriptベースのデバッガーがあります。ブレークポイント、変数の検査、ステップ実行など、視覚的なデバッガーも提供しています。

SpyderにはPDBデバッガーが含まれています。PDBはPythonのためのソースデバッグライブラリであり、開発者が条件付きのブレークポイントを設定し、スタックフレームを検査することができます。特に、変数エクスプローラーは、複数のブレークポイントで変数の状態を確認するのに役立ちます。

Spyderのデバッグ機能は堅牢ですが、複雑なデバッグシナリオではPyCharmの視覚的なデバッガーの方が優れています。

統合ツール

PyCharmは、サードパーティのツールやサービスとの広範な統合を提供しています。たとえば、Git、SVN、Perforceなどのバージョン管理システムへの組み込みサポートがあります。プロフェッショナルエディションでは、Django、Flask、AngularなどのWeb開発フレームワークもサポートしており、フルスタック開発には優れた選択肢となります。

Spyderは主にデータサイエンスと科学計算のためのユーティリティであり、NumPy、SciPy、Matplotlib、Jupyter Notebooksなど多くのライブラリやツールを提供しています。また、Anacondaディストリビューションに含まれるすべてのライブラリを共有しています。ただし、Spyderはバージョン管理にGitのみをサポートしています。

全体的に、PyCharmはこのカテゴリではSpyderを上回ります。なぜなら前者はプラグインを介してさまざまなツールとの統合を提供しているからです。

カスタマイズ

PyCharmは高度な視覚的カスタマイズを提供し、開発者は自分のワークフローや好みに応じてIDEを調整することができます。フォントタイプや色、コードスタイル、キーボードショートカットの設定などを変更することができます。

SpyderはPyCharmに比べてカスタマイズ性が比較的低く、ユーザーインターフェース（UI）のテーマをいくつかのオプションから選ぶことで変更することができますが、選択肢は明暗スタイルの中からのみです。

再び、カスタマイズのカテゴリではPyCharmが優勝します。

パフォーマンス

パフォーマンスはプロジェクトのサイズや複雑さによって異なる場合がありますが、Spyderは比較的PyCharmよりも速いです。PyCharmはデフォルトで多くのプラグインがインストールされているため、システムリソースをより多く消費します。

そのため、Spyderの軽量なアーキテクチャは、大規模なデータセットや複雑なデータ分析を行うデータサイエンティストにとってより良い選択肢になります。

パフォーマンスのカテゴリでは、Spyderが明らかな勝者です。

使いやすさと学習曲線

PyCharmはユーザーインターフェース（UI）のカスタマイズオプションが多くあります。開発者は直感的なナビゲーションシステムとクリーンなレイアウトを活用することができます。ただし、その豊富な機能セットのため、特に初心者にとっては学習曲線が急です。

対照的に、Spyderのインターフェースははるかにシンプルです。Rのように、変数のナビゲーションパネル、コンソール、プロットの可視化セクション、およびコードエディタがすべて1つの画面にあります。簡略化された表示は、診断チャートやデータフレームを含むモデル結果の包括的な表示を望むデータサイエンティストに最適です。また、SpyderのJupyterノートブックとの統合により、データ探索や可視化がデータサイエンス初心者にとってより簡単になります。

全体的に、Spyderは初心者向けであり、PyCharmはより経験豊富なPython開発者向けです。

価格設定

PyCharmには無料版と有料版があります。無料のコミュニティ版は個々の開発者や小規模なチーム向けです。有料版であるProfessional Editionには、組織向けと個人向けの2つのバリアントがあります。組織向けのバージョンは月額24.90ドル、個人向けのバージョンは月額9.90ドルです。

対照的に、Spyderはオープンソースで完全に無料です。これはAnacondaディストリビューションの一部として提供されており、それ自体もオープンソースで無料です。

コストの面では、Spyderが明確な勝者です。ただし、Python開発では、実践者や組織がビジネス要件に基づいて選択することになります。

コミュニティサポート

PyCharmとSpyderの両方には、ユーザーに幅広いサポートを提供する活発なコミュニティがあります。PyCharmはJetBrainsの強力な評判とPython開発ツールの豊富な経験を活かしており、開発者は大規模なユーザーコミュニティを利用し、専任のサポートチームからのヘルプを得ることができます。さらに、多くのチュートリアル、ヘルプガイド、プラグインにもアクセスできます。

Spyderは、ユーザーサポートにおいてAnacondaコミュニティを活用しています。活発なデータサイエンスコミュニティによって支えられており、データサイエンティストたちはフォーラムやオンラインリソース、データサイエンスのチュートリアル、フレームワーク、計算ライブラリなどを通じてヘルプを提供しています。

再び、実践者や組織は、自分のタスクやビジネス要件に合ったコミュニティを選ぶことになります。

PyCharm vs. Spyder: 理想的な使用シナリオ

PyCharmとSpyderの選択は困難かもしれません。実践者は、自分のタスクにどのIDEがより適しているかを判断するために、いくつかの使用シナリオを考慮すると役立ちます。

PyCharmは、IDE自体にウェブやモバイルアプリ開発ツールが数多く備わっており、エンドツーエンドのテストもサポートしています。複数のドメインでの幅広いコラボレーションを必要とする大規模なプロジェクトに最適です。

Spyderは、データサイエンティスト、研究者、統計学者に適しています。その軽量なアーキテクチャは、ユーザーが探索的なデータ分析を行い、実験のために簡単なMLモデルを実行することができます。教育者はこのIDEを使用して、学生にデータストーリーテリングの技術を教え、効率的に機械学習モデルを訓練する能力を与えることができます。

PyCharm vs. Spyder：最終的な選択肢

PyCharmとSpyderの選択は、両方のIDEが特定のユースケースに対して強力な機能を提供しているため、ユーザーのニーズに応じて最終的に決定されます。

PyCharmは、高度なWeb開発ツールを活用できる経験豊富なプロフェッショナルに最適であり、Webやモバイルアプリの構築には優れた選択肢です。データサイエンスを学びたいユーザーや関連プロジェクトに取り組みたいユーザーは、Spyderを選ぶべきです。

さらに興味深いテクノロジー関連コンテンツを読むには、Unite.aiの洞察に満ちた資源の幅広いカタログを使って知識を高めてください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!