Phenquestions
Хотя Jupyter Notebook отличается и уникален, и хотя эти функции могут понравиться некоторым людям, другим людям может быть сложно работать с Jupyter Notebook. E.грамм., если вы разработчик, который предпочитает тестирование, то вы можете не найти Jupyter Notebook на свой вкус.
Точно так же нелинейный рабочий процесс может быть не для всех. Так что, если вы ищете альтернативы Jupyter Notebook, читайте дальше!
Ниже приведен список лучших альтернатив Jupyter Notebook.
PyCharm
PyCharm - это IDE, разработанная JetBrain, в основном используемая для программирования на Python. Он не ограничивается только Python, так как он также поддерживает веб-разработку. Вы можете писать и компилировать Angular JS, Javascript, CSS и HTML. Он также поддерживает некоторые языки баз данных, такие как MySQL.
В дополнение к этому, он также поддерживает интерактивный Python, как и Jupyter Notebook. Он предоставляет множество функций по сравнению с Jupyter Notebook. Одна из его главных особенностей - отличный отладчик с графическим интерфейсом. Одним из основных недостатков является то, что большинство функций, включая отладчик, предлагаются для профессиональных версий. У него нет хорошей версии сообщества.
Таким образом, вам придется заплатить, чтобы получить лицензионную версию, или, если вы студент и у вас есть университетский адрес электронной почты, вы можете подписаться на JetBrains, используя этот адрес электронной почты, и получить бесплатную профессиональную лицензию PyCharm, пока не закончите учебу.
Apache Zeppelin
Apache Zeppelin - это веб-инструмент с открытым исходным кодом для анализа данных. Zeppelin Notebook - это многоцелевой блокнот, который может удовлетворить все ваши потребности в аналитике, от визуализации данных и совместной работы до обнаружения данных, приема данных и анализа данных.
RStudio
R постепенно стал основным или одним из основных языков статистического анализа. Он в основном используется вместе с Python в науке о данных. RStudio - это IDE специально для языка R. Он надеется обеспечить поддержку других языков в будущем. Хотя он поддерживает только R, он предлагает множество функций и функций, таких как выделение текста и т. Д.
Родео IDE
Если вы специалист по обработке данных, который предпочитает работать исключительно с использованием Python, то Rodeo IDE может быть программным обеспечением для вас. Это легкая и простая IDE, но обладает фантастическим набором функций. Вы можете использовать завершение табуляции как в консоли, так и в текстовом редакторе для поиска модулей. Файлы или скрипты открываются прямо в редакторе.
Вы можете просматривать переменные, таблицы, фреймы данных и списки на вкладке среды. Доступ к изображениям и графикам можно получить на вкладке графиков. Вы также можете расширять и сохранять отдельные участки. Помимо функций, Rodeo IDE также обеспечивает гибкость. Вы можете изменить размер шрифта и тему по своему вкусу: ваш рабочий каталог и путь к Python.
Rodeo также поддерживает сочетания клавиш vim и emacs. Существует множество сочетаний клавиш, которые помогут ускорить рабочий процесс. Вы можете настроить свой профиль Rodeo, в котором вы можете перечислить учетные данные базы данных, операторы импорта и вспомогательные функции; они полезны, но люди их легко забывают. Все это доступно для любых новых скриптов, которые вы пишете.
Google Colab
Если вы специалист по машинному обучению или вообще интересуетесь машинным обучением, то Google Colab может быть для вас. Google Colab - это онлайн-блокнот Jupyter. Теперь, если это похоже на Jupyter Notebook, тогда зачем переключать? Ниже приводится основная причина, по которой вас могут заставить изменить, нравится вам это или нет.
Одно из самых распространенных препятствий, когда вы входите в сферу машинного обучения, - это требования к оборудованию. Я имею в виду, что в машинном обучении вы должны моделировать, используя значительный объем данных за определенное время. Это обучение требует большого количества вычислений. Обычно, когда вы тренируетесь, ваш CPU используется, но тренировка с CPU идет очень медленно и может нагревать ваш ноутбук; вот где приходит Cuda.
Cuda - это набор инструментов, созданный Nvidia, который позволяет выполнять вычисления на графическом процессоре, а не на процессоре. Обучение графического процессора значительно ускоряет процесс. Другая основная проблема заключается в том, что если у вас есть графический процессор AMD, то Cuda не для вас, поскольку Cuda не для AMD.; вот где Google Colab спасает положение.
Он предоставляет бесплатный графический процессор и бесплатный TPU.
В дополнение к этому, он также имеет множество функций. Синхронизация не требует усилий, и вы можете легко импортировать свои скрипты. В дополнение к этому, все библиотеки предустановлены, поэтому вам просто нужно написать функцию импорта, чтобы начать их использовать.
Заключение
Jupyter Notebook - отличное программное обеспечение, но по той или иной причине - если это не ваш тип, существует множество хороших программ, которые могут предоставить вам множество функций и возможностей. Некоторые могут быть платными, как PyCharm, а другие могут быть бесплатными, как Google Colab. У каждого программного обеспечения есть свои плюсы и минусы. Выберите тот, который наиболее подходит вам и соответствует вашим потребностям.
