بررسی محیط‌های کد نویسی با پایتون: در به کارگیری داده های پزشکی و سلامت دیجیتال در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فصل اول بخش 2

به بخش دوم از فصل مقدماتی دوره آموزشی پردازش داده های پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین خوش آمدید! جایی که ما به بررسی محیط‌های معروف کدنویسی با استفاده از پایتون می‌پردازیم. در این بخش، نقاط قوت و ضعف محیط‌های  مختلف توسعه یکپارچه (Integrated Development Environment) یا به اختصار IDE ها را که برای برنامه‌نویسی پایتون استفاده می‌شوند با هم مقایسه می‌کنیم. هدف ما در این بخش این است که شما را با آخرین به روزرسانی‌های محیط های پراستفاده برای برنامه نویسی پایتون آشنا کنیم تا بتوانید تصمیم‌گیری آگاهانه‌ای  برای انتخاب در مورد مناسب‌ترین IDE برای پروژه‌های خود بگیرید.

در ادامه این بخش، ویژگی‌های جدیدترین IDE‌های مورد استفاده از جمله Visual Studio Code، Jupyter Notebook، Jupyter Lab، PyCharm، Spyder و Google Colab را بررسی می‌کنیم:

 

1. Visual Studio Code (VS Code)

Visual Studio Code یک ویرایشگر کد-منبع (source-code) رایگان و چند پلتفرمه (cross-platform) است که توسط مایکروسافت برای ویندوز، لینوکس و macOS توسعه یافته است. با توجه به ویژگی‌های این محیط، می‌توان مزایا و معایب رایج برای VS Code را صورت زیر نام برد:

نکات مثبت

• ویرایشگر متن قدرتمند و قابل تنظیم با پشتیبانی داخلی برای توسعه پایتون.

• اکوسیستم غنی از برنامه های افزودنی (extensions) برای افزایش عملکرد، از جمله linting، debugging و version control.

• ترمینال یکپارچه و ابزارهای اشکال زدایی، برای ساده سازی گردش کار توسعه برنامه‌ها.

• پشتیبانی فعال، به‌روز رسانی‌های مکرر و بهبودهای مداوم

 

نکات منفی

• برای سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی کامل برای توسعه پایتون، به پیکربندی و تنظیمات نسبتا پیچیده‌ای نیاز دارد

• ممکن است منابع سیستمی بیشتری را در مقایسه با ویرایشگرهای کم حجم‌تر دیگر مصرف کند

(تصویر برگرفته از : https://code.visualstudio.com/)

 

برای دانلود VS Code به لینک زیر مراجعه کنید:

https://code.visualstudio.com/download

 

 

2. Notebook Jupyter

Jupyter Notebook یک برنامه منبع باز بر بستر وب است که به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و تحقیقات علمی و آموزشی استفاده می‌شود. می‌توان تعدادی مزایا و معایب رایج برای نوت این IDE مطابق زیر در نظر گرفت:

 

نکات مثبت

• دارای محیط تعاملی ایده آل برای کاوش، نمونه برداری و تصویرسازی داده‌ها

• ارائه بازخورد فوری با اجرای کد درون هر خطی یا سلول و تسهیل فرایند تکراری

• ادغام یکپارچه با کتابخانه‌های پرکاربرد علوم داده مانند NumPy، Pandas و Matplotlib

• قابلیت اشتراک‌گذاری نوت بوک‌ها در قالب‌ فرمت‌های مختلف، از جمله HTML، PDF و ...

 

نکات منفی

• پشتیبانی محدود از گردش کار توسعه نرم افزار و کنترل نسخه

• عدم وجود قابلیت های اشکال‌زدایی و تست قوی در مقایسه با IDEهای اختصاصی مثل VS Code

• عدم توانایی مناسب در توسعه نرم افزارها در پروژه‌هایی با مقیاس نسبتا بزرگ به دلیل رویکرد مبتنی بر نوت بوک

(تصویر برگرفته از : https://jupyter.org )

 

3. Jupyter Lab

Jupyter Lab یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) است که بر روی Jupyter Notebook ساخته شده است. این IDE از همان ویژگی‌های کلاسیک Jupyter Notebook  پشتیبانی می‌کند، اما قابلیت‌های اضافی مانند پنل‌های متعدد، مرور فایل‌ها و قابلیت‌های پسوند را نیز ارائه می‌دهد. چندین مزایا و معایب مشترک نیز برای Jupyter Lab وجود دارد:

 

نکات مثبت

• رابط نسل بعدی برای Jupyter Notebook ها که محیطی انعطاف پذیرتر و توسعه‌پذیرتری را ارائه می‌دهد

• دارای یک رابط کاربری ماژولار و قابل تنظیم با پشتیبانی از چندین پنل و تب

• پشتیبانی پیشرفته برای ویرایش کد، انتقال فایل، و مدیریت برنامه‌های افزودنی (extensions)

• ویژگی‌های تعاملی و مشارکتی  Jupyter Notebookرا حفظ کرده و در عین حال تجربه کاربری شیک‌تری را ارائه می‌دهد.

 

نکات منفی

• هنوز در حال تکامل است، با برخی از ویژگی ها و الحاقات در حال توسعه یا اصلاح

• کاربرانی که به رابط سنتی نوت بوک Jupyter Notebook عادت کرده اند ممکن است به زمان نیاز داشته‌باشند تا با چیدمان و گردش کار این محیط جدید سازگار شوند.

 

برای کار با Jupyter Notebook یا Jupyter Lab به لینک زیر مراجعه کنید:

https://jupyter.org/

4. PyCharm

یکی دیگر از محیط‌های توسعه یکپارچه جامع (IDE) که برای توسعه پایتون طراحی شده است. چندین مزایا و معایب رایج برای PyCharm وجود دارد:

 

نکات مثبت

• ارائه ویژگی‌های پیشرفته ویرایش کد مانند syntax highlighting، تکمیل کد و ابزارهای refactoring

• پشتیبانی داخلی از سیستم‌های کنترل نسخه مانند Git که توسعه مشترک را تسهیل می‌کند

• قابلیت های اشکال‌زدایی و تست قوی، از جمله تست واحد یکپارچه و بازرسی کد

• دارای نسخه حرفه‌ای که شامل ویژگی‌های اضافی مانند ابزار برای توسعه وب و یکپارچه‌سازی پایگاه داده است.

 

نکات منفی

• ردپای منابع (resource footprint) سنگین‌تردر مقایسه با ویرایشگرهای سبک

• نسخه حرفه‌ای که مجموعه کامل تمام ویژگی‌ها را دارا است، پولی بوده، اگرچه نسخه عمومی و رایگان آن ویژگی‌های ضروری را برای توسعه و برنامه‌نویسی با پایتون را ارائه می‌دهد.

(تصویر برگرفته از : https://www.jetbrains.com/pycharm/ )

 

برای دانلود PyCharm به لینک زیر مراجعه کنید:

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/4

 

5. Spyder

یک محیط توسعه علمی پایتون با تاکید بر تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحقیق:

 

نکات مثبت

• یکپارچه شده با کتابخانه های علمی محبوب مانند NumPy، SciPy، و matplotlib برای تحلیلی و تجسم یکپارچه داده‌ها

• دارای یک کنسول تعاملی و کاوشگر متغیر برای کاوش داده‌ها و اجرای آزمایشات

• پشتیبانی داخلی برای IPython، تسهیل محاسبات تعاملی و تجزیه و تحلیل اکتشافی

 

نکات منفی

• رابط کاربری ممکن است در مقایسه با سایر IDE ها مانند PyCharm یا VS Code ی مدرن ضعیف به نظر برسد.

• پشتیبانی محدود از گردش کار توسعه غیر علمی پایتون و توسعه وب.

(تصویر برگرفته از : https://docs.spyder-ide.org/current/plugins/notebook.html )

برای دانلود Spyder به لینک زیر مراجعه کنید:

https://docs.spyder-ide.org/3/installation.html

 

6. Google Colab:

Google Colab یک محیط نوت بوک مبتنی بر ابر است که توسط Google میزبانی شده و دسترسی رایگان به منابع محاسباتی (از جمله GPU و TPU) را ارائه می‌دهد.

 

نکات مثبت

• برای ذخیره سازی و به اشتراک‌گذاری یکپارچه نوت‌بوک ها با Google Drive یکپارچه شده است.

• از همکاری به صورت real time پشتیبانی کرده و به چندین کاربر اجازه می‌دهد به طور همزمان روی یک نوت بوک کار کنند.

• امکان کار با کتابخانه‌های از پیش نصب شده برای یادگیری ماشین و علم داده، از جمله TensorFlow و PyTorch را فراهم می‌کند.

• یکپارچه سازی راحت با سایر سرویس‌ها و API های Google را ارائه می‌دهد.

 

نکات مثبت

• مدت زمان اجرا محدود برای کاربران رایگان، و قطع جلسات برنامه‌نویسی به طور خودکار پس از یک دوره معین عدم فعالیت

• وابستگی به اتصال به اینترنت، ممکن است برای توسعه آفلاین یا داده‌های حساس مناسب نباشد.

• محدودیت منابع برای کاربران رایگان، با محدودیت در حافظه و ذخیره‌سازی و عدم دسترسی به GPU

(تصویر برگرفته از : Towardsdatascience )

 

برای کار با Google Colab به لینک زیر مراجعه کنید:

https://colab.research.google.com/

 

همچنین برای دسترسی به IDE های بیشتر و اطلاعات تکمیلی می‌توانید به سایت‌های زیر نیز مراجعه نمایید:

• https://www.simplilearn.com/tutorials/python-tutorial/python-ide
• https://www.techradar.com/best/best-ide-for-python