PyCharm vs VSCode,是时候改变你的 IDE 了!
译者 | 鹿未来,责编 | 屠敏
也许是我有些落伍,或者也是因为 JetBrains 在 Python IDE 的市场上占有很大的份额,以至于直到最近我才发现,使用 VSCode 的 Python 开发者要比预想中的多很多。
近期,我将 PyCharm 和 Notebooks 放在一起用了一段时间,发现 Notebooks 方便浏览数据,并将数据实时可视化;PyCharm 则可以完成更多的任务。这两者的结合让我非常满意。
让我感到欣慰的另外一件事情就是 PyCharm(JetBrains)的制作商并不是美国的巨头公司(比如微软),而是来自于捷克布拉格的一家私人持股的公司
当然,不管怎样,Visual Studio Code(简称 VSCode) 都是微软的开源 IDE。Stack Overflow 表明,2015 年 VSCode 的最初版本一经发布,它就已经成为了最受欢迎的 IDE。
但其实我考虑到自己并没有真正花很多的时间使用 VSCode 及其提供的功能,所以把它与 PyCharm 相比较,找出他们的优点,以便更好的决定该使用哪一个?
1. PyCharm 优于 VSCode
可能大家都会觉得,在专用的 IDE 中开发代码会感觉更舒服,而 PyCharm 的创建只是为了用 Python 编写代码。可是这其中有什么区别吗?
让我们以 autocomplete 功能为例。VSCode 有时会在 autocomplete 功能方面遇到问题,但 PyCharm 几乎不会,我个人对 VSCode 经验是,有时可以正常运行,有时就不行。不光是我这样认为,在 reddit 上的用户都抱怨同一件事:it’s oddly temperamental.
除此之外,VSCode 还有加载扩展困难的问题,可能只是我的问题,但却是一个反反复复的问题,总在一个地方而且一直存在。
一开始用 VSCode 的时候,你肯定会觉得 “太棒了,我可以自定义 VSCode,这也正是我想要的”,实际上却要花很多的时间在修复错误上,浪费了开发的时间,但这在 PyCharm 上是不存在的。
基于以上情况,PyCharm 是 Python 固有一种 IDE 而且可以真正利用它来构建,所以比 VSCode 更具优势,但 VSCode 也给人们提供了很多。
2. VSCode 优于 PyCharm
首先,最重要是的 VSCode 是一款免费开源的现代化轻量级代码编辑器,可以通过安装插件来扩展功能,而专业版的 PyCharm 挺贵的。
PyCharm 有个社区免费版本,但是功能很少:它不包括数据库开发工具和网络相关工具,也没有性能分析和远程调试这些高级功能,VSCode 比免费的 PyCharm 社区版有更多功能,所以让我们期待 PyCharm 专业版吧!
目前,PyCharm 的用户发现了其内存占用的问题,上限最多可能要占用 1.5GB 的磁盘空间,这非常影响编码体验,而且如果电脑没法处理这个问题,在加载上就会用掉更多的时间,甚至想要完成基本的任务都要花很多时间,遇到这种情况没有用户会喜欢的。
Visual Studio Code 在内存消耗和物理磁盘空间上占用的空间要小得多,大概是 PyCharm 的 30%,因此,VSCode 相对较轻,所以在对于较小的项目或应用程序,再或者是对一个或多个文件进行快速编辑时,VSCode 是个特别好的编辑器。
最后,人们认为必须在 VSCode 中构建自定义 IDE,而这一点 PyCharm 可以直接使用,但其实用 VSCode 从一开始就使用插件来构建(或者是使用 Python)这意味着用户可以轻松地通过插件升级功能,随时改进更多的开发并改善更好的编码体验,但对于 PyCharm 来说,这个问题只能留给 JetBrains 了。
3. 哪个更好?
虽然都不完美,但 PyCharm 和 VSCode 都允许创建插件来增强用户体验,两者都具备完善的 IDE,确实可以根据个人所需和要求来选择。两者都拥有强大的社区,尽管 VSCode 诞生的时长不及 PyCharm,但在技术能力方面,确实都具有相当成熟的系统。
你是想为专业的 PyCharm 付费得到专业的经验,还是想要免费的 VSCode 体验,虽然专业性差了点,但具有很强大的可扩展性?
个人来看,如果仅使用 Python 编写代码,那就坚持使用 PyCharm。如果没有,就用 VSCode 吧。
使用 IDE 确实可以改变对编码语言的理解和体验。在此,我希望高级程序员可以根据手上的项目使用 IDE,灵活的使用工具会让工作变得更加的轻松。
欢迎使用 PyCharm 和 VSCode 的用户下方留言,说说自己的想法!
https://towardsdatascience.com/pycharm-vs-vscode-9ffbed46ac9e
本书以一个自研机器学习算法框架的构建为主线,首先介绍了机器学习的相关概念和背景,然后按照代数矩阵运算层、*优化方法层、算法模型层和业务功能层的分层顺序对算法框架展开讲述,旨在通过理论和实践相结合的方式,帮助广大零算法基础的开发人员了解和掌握一定的算法能力,同时作为算法设计人员在工程实现上的参考范例。
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