PyCharm: IDE Terbaik untuk Python dan Ilmu Data – PyCharm adalah lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) terbaik untuk ilmu data. Alat ini menawarkan semua fitur yang Anda butuhkan untuk menjadi produktif dalam pengembangan Python sehari-hari, dan terus diperbarui dengan fungsionalitas baru yang membantu Anda memecahkan masalah dunia nyata dengan lebih cepat.
PyCharm: IDE Terbaik untuk Python dan Ilmu Data
zonecolibris – Dalam posting ini, saya akan membahas delapan fitur PyCharm yang paling populer.
1. Dukungan Notebook Jupyter Serbaguna
Notebook Jupyter adalah alat penting untuk ilmu data. Mereka adalah antarmuka berbasis browser untuk menulis kode dan menjalankannya di tempat yang sama, yang sangat berguna saat mengerjakan proyek analisis data.
Notebook Jupyter dapat digunakan untuk menulis kode Python dan bahasa lain seperti R atau Scala. Dengan Jupyter Notebooks, Anda tidak perlu menulis skrip terpisah untuk setiap langkah proses Anda; sebagai gantinya, semua langkah Anda dapat dilakukan langsung di dalam file buku catatan. Dukungan PyCharm untuk notebook Jupyter menyertakan banyak fitur berharga:
- Penyelesaian kode —PyCharm membantu Anda melengkapi nama variabel dan nama fungsi serta kata kunci dari pustaka yang telah Anda impor ke proyek Anda (termasuk larik NumPy).
- Pelengkapan otomatis —PyCharm menyediakan pelengkapan otomatis cerdas berdasarkan apa yang muncul dalam konteks tempat Anda mulai mengetik ekspresi (dengan petunjuk tentang kemungkinan penyelesaian).
Misalnya, kita mulai mengetik NumPy. Dalam hal ini, PyCharm menyarankan semua subtipe yang tersedia yang berasal dari perpustakaan ini, seperti np, ndarray, array, nol, dll. Selanjutnya, ini menunjukkan kepada kita opsi berdasarkan apa yang diketik sebelum kata (misalnya, jika kita mengetik np, maka itu akan arahkan kami hanya ke metode yang terkait dengan array NumPy).
Baca Juga : Sulitkah Belajar Pemrograman Komputer?
2. Lihat, Edit, dan Bagikan Bingkai Data Panda Langsung di IDE
PyCharm untuk ilmu data adalah alat canggih yang menawarkan beberapa fitur dan kemampuan yang Anda perlukan untuk berhasil dengan proyek ilmu data Anda. Salah satu fitur tersebut adalah kemampuan untuk melihat, mengedit, dan membagikan Pandas DataFrames di IDE.
Dengan kemampuan ini, Anda dapat membuat perubahan pada data Anda dengan cepat dan melihatnya tercermin langsung di editor. Ini juga memungkinkan Anda untuk membagikan data Anda dengan orang lain, yang berarti mereka dapat melihat dengan tepat apa yang Anda lihat saat mengerjakan proyek bersama.
3. Jalankan Kode Anda di Docker Container
Salah satu fitur terbaik PyCharm adalah kemampuan untuk menjalankan kode Anda dalam wadah Docker. Wadah perangkat lunak adalah lingkungan mandiri yang ringan yang berjalan di atas sistem operasi host. Kontainer diisolasi satu sama lain dan OS host, sehingga tidak saling mengganggu atau data apa pun di sistem host.
Docker adalah salah satu dari beberapa alat untuk menerapkan aplikasi di dalam wadah. Namun, sejauh ini yang paling populer saat ini, terutama berkat keberhasilannya dengan pengembang yang ingin mengemas aplikasi mereka untuk orang lain tanpa harus khawatir tentang masalah ketergantungan atau kompatibilitas. Ini bisa antara berbagai versi Python atau bahasa lain yang berjalan pada sistem operasi berbeda seperti Windows, Linux, atau macOS—yang Anda butuhkan hanyalah Docker.
4. Jelajahi Semua Perpustakaan Ilmiah Anda Dari Panel Khusus
Jika Anda seorang ilmuwan data, kemungkinan besar Anda memiliki beberapa perpustakaan ilmiah. Dan jika itu masalahnya, menemukan dan menggunakannya bisa menjadi tugas yang menjengkelkan. Di PyCharm, proses ini menjadi lebih mudah dengan penambahan panel Perpustakaan Ilmiah.
Panel Perpustakaan Ilmiah adalah area khusus untuk semua perpustakaan ilmiah Anda. Anda dapat mencari perpustakaan berdasarkan nama atau menelusuri perpustakaan yang tersedia melalui kategori seperti Python dan R (bahasa paling populer untuk ilmu data). Anda juga dapat menginstal pustaka baru dari dalam panel ini! Ini adalah cara yang bagus untuk membiasakan diri dengan perpustakaan baru tanpa berburu sendiri.
5. Wawasan Kode untuk Fungsi Matplotlib dan Numpy
Fitur kuat lainnya yang dimiliki PyCharm adalah wawasan kode. Wawasan kode memungkinkan Anda untuk melihat kode yang dijalankan dan cara kerjanya. Anda dapat menggunakan ini untuk men-debug kode Anda, mempelajari apa yang dilakukan bagian program Anda, menguji fungsi Anda, dan banyak lagi.
Ini bekerja dengan Matplotlib luar biasa: Jika Anda memiliki plot di notebook Anda dan mengklik salah satu garis atau titik di area plot, PyCharm akan secara otomatis menyorot semua panggilan ke fungsi matplotlib yang digunakan oleh garis atau titik tersebut.
6. Jelajahi Data Anda dengan Cepat Menggunakan Visualisasi
Visualisasi adalah cara yang bagus untuk mengetahui dengan cepat apa yang terjadi di data Anda. Anda dapat segera melihat outlier, tren, dan pola lainnya.
PyCharm memiliki dukungan bawaan untuk beberapa pustaka visualisasi populer, termasuk matplotlib, panda, seaborn, dan banyak lagi. Jika Anda ingin menggunakan pustaka lain, instal langsung dari pasar PyCharm atau gunakan notebook Jupyter dengan pustaka favorit Anda.
7. Jalankan Tes Scikit-Learn Dengan Satu Klik
Pada hari-hari awal pengembangan perangkat lunak, pengujian adalah proses manual. Anda harus menulis skrip untuk menguji kode Anda, menjalankannya, lalu menganalisis hasilnya. Proses ini bisa memakan waktu berjam-jam atau bahkan berhari-hari, tergantung pada kerumitan proyek Anda.
Namun saat ini, Anda dapat mengklik satu tombol dan menjalankan semua pengujian Anda secara bersamaan berkat alat bawaan PyCharm. Ini adalah fitur bermanfaat yang menghemat waktu Anda dan memastikan bahwa tidak ada kode Anda yang akan rusak saat Anda memutakhirkan ke versi baru Python atau scikit-learn.
Salah satu fitur inti PyCharm adalah menjalankan pengujian, baik pengujian unit maupun integrasi. Tetapi ketika menjalankan rangkaian uji scikit-learn, Anda memiliki beberapa opsi di terminal. Anda dapat menjalankannya dari baris perintah menggunakan alat CLI bernama pytest-sklearn.
Menggunakan pustaka pengujian unit Python, Anda dapat menjalankan pengujian dari dalam PyCharm dengan menambahkan Konfigurasi Jalankan dan memilih jenis juru bahasa di bidang konfigurasi (ini akan secara otomatis menggunakan pytest).
