Python öğrenmeye ilk başladığım sıralarda ilk önce Anaconda kurmuştum. Daha sonra kütüphane yönetimi konusunda zorluklar yaşayınca Anaconda’yı komple kaldırıp PyCharm kurdum. Son derece esnek ve kod yazmanızı kolaylaştıran bu IDE ile çalışmanın gerçekten keyif verdiğini söyleyebilirim.

Sadece veri bilimi ile ilgileniyorsanız. Örneğin datayı keşfetme, çeşitli modelleri deneme ve görselleştirme için Spyder ve  Jupyter IDE’leri sizin için yeterli olacaktır. Ancak Python programlama dilinin sunduğu uçtan uca bir modül/program geliştirmek istiyorsunuz size PyCharm öneririm.

Aşağıdaki karşılaştırma maddelerinde PyCharm ve özellikle Spyder IDE’lerini karşılaştırıyor olacağım.

  1. Terminal: IDE içerisinde Shell script mevcut olmasından dolayı kolayca birkaç fonsiyoniteye erişebilirsiniz. Örneğin yazdığınız kodları command üzerinden test edebilir, data dosyaları indirebilirsiniz (AWS, GS).
  2. Git: PyCharm’da git entegrasyonu mevcuttur. Sadece IDE’den, gitignore eklemek ve isteğinize bağlı dosyaları gönderebilirsiniz. Hangi dizinde bulunduğunuzu, hangi dosyaların değiştirildiğini, eklendiği gibi durumları (proje görünümündeki renklerine bağlı olarak) her zaman görüntüleyebilirsiniz.
  3. Versiyon Kontrolü: Git değişiklik günlüğünüzü IDE içinden görüntüleyebilirsiniz. Ayrıca, değişikliklerinizi görüntülemek için dosyalarınızı en son yüklediğiniz dosya ile de karşılaştırabilirsiniz.
  4. Eklentiler: PyCharm, pitonik olmayan dosyalara da pek çok eklenti sunar. Bu nedenle yaml / json / ini gibi config dosyalarıyla ya da shell betikleriyle ya da sql / html / css dosyalarıyla çalıştığınızda, IDE hangi formatın beklendiğini bilir ve girintiyi, anahtar sözcükleri algılar.
  5. Proje bakımı: Büyük projeler üzerinde çalışırken, README dosyası oluşturma, sanal ortamları kullanma, gereksinim dosyasını yönetme vb. gibi sürdürülmesi gereken birkaç en iyi uygulama vardır. Tüm bunlar PyCharm ile kolayca idare edilir. Ayrıca basitçe yeniden kod düzenleme yapabilirsiniz. Bir nesnenin bağımlılıklarını kontrol ederken kaynağını kolayca takip edebilirsiniz.
  6. Hata ayıklama (Debugger): Bu Spyder içinde de mevcut ancak hiç kullanmadım. PyCharm’da hata ayıklama noktaları oluşturabilir ve bu noktada kod davranışınızı kontrol edebilirsiniz.
  7. Parçalarda kod çalıştırma: Bu, Spyder’da çok doğal olan bir şeydir. Çalıştırmak istediğiniz kodun bir bölümünü seçersiniz ve sadece bir CTRL + return yaparak kod parçacığını çalıştırabilirsiniz. Bu PyCharm’ta doğrudan yapabileceğiniz bir şekilde bulunmamaktadır. PyCharm üzerinde seçenekler bölümünden klavye kısa yollarını bularak buradan istediğiniz klavye tuşlarını atayarak değiştirebilirsiniz.

Tüm bu avantajların yanında birkaç dezavantajından bahsetmek isterim:

  1. Memory hog: PyCharm, belleğin yaklaşık 1,5 GB’ını tüketiyor. Bunun bir IDE için çok olduğunu düşünüyorum.
  2. Veri görselleştirme: Spyder’ın benim için en büyük gücü değişken kaşifidir. Veri karelerini PyCharm’da da görselleştirebilirsiniz, ancak Spyder kadar bir deneyim sağlamaz size. PyCharm’da görsel oluşturma Spyder ile karşılaştırıldığında çok daha fazla zaman alır.
  3. Öğrenme Eğrisi: Spyder’ın Data Scientists ile olan popülaritesinin çok basit olmasından kaynaklandığını düşünüyorum. Kuruyor, açıyor ve nasıl çalıştığını biliyorsunuz. Ancak PyCharm python kodlarını düzenleyeceksiniz önce IDE’nin sunmuş olduğu özellikleri öğrenmeniz gerekiyor. Kurulumu, özellikleri vs derken Spyder’dan daha uzun bir zamanınızı alabiliyor.

Kısacası hangi aracı kullanmaktan keyif alıyorsanız onunla yolunuza devam edin. Günün sonunda sizin o algoritmayı ne kadar iyi bir şekilde koda yedirdiğiniz daha önemli olacaktır.

One Reply to “Python ile Veri Biliminde PyCharm ve Spyder Karşılaştırması”

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.