6 meilleurs IDEs Python pour la DataScience et le MachineLearning

Introduction

Un IDE (Integrated Development Environment) est utilisé pour programmer. Un IDE peut comporter un compilateur, un débogueur et tous les autres éléments nécessaires au développement informatique. Les IDE aident à consolider les différents aspects d’un programme informatique. Les IDE sont notamment utilisés en science des données et en apprentissage automatique en raison de leurs vastes bibliothèques.

Divers aspects de l’écriture du code peuvent être mis en œuvre par le biais des IDE, comme la compilation, le débogage, la construction d’exécutables, l’édition du code source, etc. Python est un langage largement utilisé par les codeurs, et les IDE pour Python aident à coder et à compiler facilement. Il y a des IDE qui sont très utilisés de nos jours, voyons quelques-uns des meilleurs IDE Python pour la DataScience et MachineLearning sur le marché.

Liste des meilleurs IDE Python pour l’apprentissage automatique et la science des données

1. Spyder


Scientific Python Development Environment (Spyder) est un IDE python gratuit et open-source. Il est léger et constitue un excellent IDE python pour la science des données et le ML. Il est utilisé par de nombreux analystes de données pour l’analyse de code en temps réel. Spyder possède un modèle d’exécution de code interactif qui vous donne la possibilité de compiler une seule ligne, une section du code ou le code entier en une seule fois.

Vous pouvez trouver les variables redondantes, les erreurs, les problèmes de syntaxe dans votre code sans même le compiler dans Spyder grâce à la fonction d’analyse statique du code. Il integre également de nombreuses librairies tels que NumPy, SciPy, Pandas, IPython, etc. pour vous aider à effectuer des analyses de données.

Vous pouvez contrôler le flux d’exécution de votre code source à partir de l’interface utilisateur graphique (GUI) de Spyder via le débogueur Spyder. La page d’historique de Spyder enregistre toutes les commandes utilisées dans l’éditeur pour des références ultérieures. Vous pouvez également connaître toutes les fonctions, méthodes, classes, etc. intégrées dans Spyder grâce au volet d’aide de Spyder. Il s’agit d’un excellent outil pour les passionnés de science des données.

Le plus de Spyder : l’explorateur de variables vous permet de suivre le contenu de vos variables en temps réel, très pratiques pour suivre l’évolution du contenu d’un DataFrame.

2. Thonny

Thonny est un excellent IDE Python qui fonctionne sous Windows, Linux et Mac. Le débogueur de Thonny aide à déboguer les codes ligne par ligne, ce processus est très utile pour les débutants qui apprennent à coder. L’excellente interface graphique de Thonny facilite l’installation de librairies tiers.

Thonny autocomplète le code en fonction de sa prédiction et inspecte le code pour détecter les erreurs de concordance des parenthèses et met en évidence les erreurs, ce qui est une excellente fonctionnalité pour les débutants. Son téléchargement est entièrement gratuit. Lorsque vous appelez une fonction dans Thonny, cela se fait dans une fenêtre séparée qui permet à l’utilisateur de mieux comprendre les variables locales et la pile d’appel de la fonction. Le gestionnaire de paquets de Thonny vous aide à les télécharger et à améliorer les fonctionnalités de Python.

3. JupyterLab

Il s’agit d’un IDE python basé sur le web pour les professionnels de l’apprentissage automatique et de la DataScience. Vous pouvez tester votre code à mesure que vous l’écrivez grâce au système de sortie interactif de JupyterLab. L’interface de JupyterLab est assez bonne car elle vous offre une vue simultanée du terminal, de l’éditeur de texte, de la console et du répertoire de fichiers.

Des fonctions telles que la complétion automatique de code, le formatage automatique, l’enregistrement automatique, etc. en font l’un des meilleurs IDE Python gratuits pour les professionnels du ML et de la DS. Il existe un mode zen dans JupyterLab qui permet aux utilisateurs de minimiser les distractions, les écrans non requis, et de se concentrer sur le projet en cours. Les fichiers créés dans JupyterLab peuvent être téléchargés dans différents formats tels que .py, pdf, etc. Vous pouvez également les télécharger sous forme de diapositives, c’est-à-dire en ‘.png’.

4. PyCharm


Il s’agit d’un excellent IDE python qui possède des fonctionnalités telles que la complétion automatique du code, l’indentation automatique du code, etc. Il possède un débogueur intelligent qui analyse le code et met en évidence les erreurs. Les professionnels de la DS & ML qui sont dans le développement web préfèrent PyCharm également en raison de sa facilité de navigation. Vous pouvez rechercher un symbole particulier utilisé dans de longs codes grâce à la fonction de navigation de PyCharm. L’interconnexion de plusieurs scripts est également plus facile dans PyCharm.

On peut facilement restructurer son code grâce à la fonction de refactoring de PyCharm, qui permet de modifier la signature de la méthode, de renommer le fichier, d’extraire n’importe quelle méthode du code. Les professionnels du ML utilisent les tests unitaires intégrés pour tester leurs pipelines ML.

Cela permet de connaître les performances d’un modèle ML particulier. PyCharm est livré avec des tests unitaires intégrés et on peut voir les résultats dans une présentation graphique. Il dispose également d’un système de contrôle de version qui permet de suivre les modifications apportées à un fichier ou une application particulière.

5. Visual Studio Code


Visual Studio Code est l’un des IDE Python les plus utilisés par les professionnels de ML & DS. Il fonctionne sur les systèmes d’exploitation Windows, Mac et Linux. VS Code supporte de nombreux langages autres que Python comme C, C#, JavaScript, HTML, CSS, etc. Visual Code est un IDE Python léger et open-source qui possède une version gratuite ainsi qu’une version payante pour les entreprises.

Il s’agit également d’une bonne plateforme pour les débutants, car vous recevrez des conseils dans VS Code lorsque vous créerez des fonctions ou des classes. La complétion automatique du code aide également les utilisateurs à gagner du temps lors du codage. VS Code est également intégré à PyLint qui vérifie les erreurs dans le code source. Vous pouvez facilement effectuer des tests unitaires sur vos modèles ML ou DS via VS Code.

Le REPL (read-evaluate-print loop) permet de voir rapidement les résultats de tout petit code python dans une fenêtre séparée. Il est très utile lorsqu’on expérimente une nouvelle API ou une nouvelle fonction.

VS Code facilite le travail avec SQL, Unity, .NET, Node.js et de nombreux autres outils. On peut renommer un fichier, extraire des méthodes, ajouter des importations, etc. dans son code via le refactor VS Code. VS Code est un excellent IDE pour le ML & la DS pour optimiser et déboguer facilement les codes.

6. Atom


Atom est un excellent IDE pour les professionnels de ML & DS qui supporte de nombreux autres langages que python comme C, C++, HTML, JavaScript, etc. Vous pouvez l’utiliser sous Windows, Linux et Mac. Atom prend en charge MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server qui vous aide à écrire et à exécuter des requêtes/commandes SQL.

Il existe de nombreux paquets utiles dans Atom, comme le paquet atom-beautify qui embellit votre code et le rend plus précis. La fonction d’affichage des contours d’Atom vous permet d’afficher une vue arborescente de votre code et de vérifier facilement vos classes, fonctions, etc. Atom vous propose de nombreux thèmes et modèles de GitHub parmi lesquels choisir.

Les professionnels du ML & DS préfèrent également Atom en raison de sa capacité d’édition multiplateforme. C’est l’un des meilleurs IDE libres à utiliser actuellement.

Conclusion

Le Machine Learning et la Data Science sont en train de changer la façon de travailler dans le développement informatique. Un bon IDE est requis par les professionnels du ML & DS pour compiler, déboguer, tester leur code et le rendre exempt d’erreurs. Voici quelques-uns des meilleurs IDE actuellement disponibles sur le marché.

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