Чи є щось на зразок RStudio для Python? [зачинено]

У RStudio можна запустити частини коду у вікні редагування коду, а результати з’являться на консолі.

Ви також можете робити цікаві речі, такі як вибір того, чи потрібно, щоб все, що рухається курсором, запускалося, або все після курсору, або просто вибрану частину тощо. А для всіх цих матеріалів є гарячі клавіші.

Це як крок над інтерактивною оболонкою в Python - там ви можете використовувати readline, щоб повернутися до попередніх окремих рядків, але в ній немає «поняття», що таке функція, розділ коду тощо.

Чи є такий інструмент для Python? Або у вас є якийсь подібний спосіб вирішення, який ви використовуєте, скажімо, у vim?

Ноутбуки IPython - приголомшливі. Ось ще один, новіший інструмент на основі браузера, який я нещодавно виявив: Rodeo . Моє враження, що, здається, він краще підтримує робочий процес, схожий на RStudio.

Jupyter Notebook (раніше відомий як ноутбук IPython ) - це дійсно класний проект для інтерактивного маніпулювання даними на Python (та інших мовах, включаючи R). Це в основному дозволяє вам інтерактивно кодувати і документувати те, що ви робите в одному інтерфейсі, а згодом зберігати його як:

• зошит ( .ipynb )
• скрипт ( файл .py, що включає лише вихідний код)
• статичний html (а отже, і pdf)

Ви навіть можете ділитися своїми ноутбуками в Інтернеті з іншими за допомогою сервісу nbviewer , де люди публікують цілі книги . Крім того, GitHub надає ваші .ipynb файли. Ви можете публікувати свої зошити Юпітера як статті, що відтворюються на Authorea . Для спільного редагування кількома користувачами перегляньте Google Colab, побудований на вершині Юпітера.

Версія для ноутбука Jupyter за замовчуванням запускає веб-додаток локально (або ви розгортаєте його на сервері), і ви використовуєте його у своєму браузері. Як Раян також згадував у своїй відповіді , Rodeo - це інтерфейс, схожий на RStudio, побудований поверх ядра Юпітера.

JupyterLab - це новіший інтерфейс, що забезпечує більшу гнучкість у редагуванні ноутбуків, керуванні інтерактивними віджетами та навіть запусканням команд у емуляторах терміналів.

Також є консоль Qt для IPython , аналогічний проект із вбудованими графіками, що є настільним додатком.

Jupyter - це звичайний пакет Python, який можна встановити за допомогою pip install jupyter. Проте, щоб усі наукові бібліотеки працювали на вашому комп’ютері, можливо, буде простіше спробувати офіційні контейнери Jupyter Docker . Наприклад, якщо припустимо, що ваші ноутбуки знаходяться в ~ / code / jupyter , контейнер можна запустити так:

docker run -it --rm -p 8888:8888 -v ~/code/jupyter:/home/jovyan/work jupyter/datascience-notebook

шпидером або встановленням python (x, y). це здорово.

Якщо ви не новачок у Python, ви можете встановити безкоштовний дистрибутив Anaconda ( http://continuum.io/downloads.html ), який встановить для вас Spyder, а також Python 2.7 та IPython. Spyder дуже схожий на RStudio.

Ознайомтеся з Rodeo від Yhat, якщо ви шукаєте щось на зразок RStudio для Python.

Родео має:

• текстовий редактор (використовує Atom під кришкою)
• Режим Vim / Emacs
• консоль IPython
• автозаповнення
• docstrings
• можливість перегляду графіків, фреймів даних, змінних

Ви можете заглянути в JupyterLab (нове покоління Jupyter Notbooks): https://github.com/jupyter/jupyterlab .

JupyterLab має на меті створити в Інтернеті більш схожий на робочому столі.

Оновлення : Станом на березень 2018 року JupyterLab знаходиться в бета-версії. "Бета-версії підходять для загального використання. Для розробників розширень JupyterLab API-інтерфейси продовжуватимуться розвиватися до випуску 1.0. Зрештою, JupyterLab замінить класичний ноутбук Jupyter після того, як JupyterLab досягне 1,0. "

Щоб запустити лабораторію Юпітера як настільний додаток, див. Christopherroach.com/articles/jupyterlab-desktop-app (завдяки PatrickT ).

Ось короткий попередній перегляд:

Ви можете організувати ноутбук поруч із графічною консоллю на вершині терміналу, який контролює систему, зберігаючи файловий менеджер зліва:

Детальніше див: https://blog.jupyter.org/2016/07/14/jupyter-lab-alpha/ і тут: http://www.techatbloomberg.com/blog/inside-the-collaboration-that- вбудований-the-open-source-jupyterlab-project / .

Pycharm - це дійсно гідна IDE. З того, що я бачив до цього часу, він найбільш схожий на Рстудіо. Ще одна приємна деталь - це те, що вона дозволяє встановлювати нові бібліотеки Python таким чином, як Rstudio (що інакше може бути кошмаром). Зараз існує безкоштовне видання "Громада".

Думаю, варто згадати, що випущено попередній перегляд RStudio v1.1.359. Він має функцію терміналу, яку можна використовувати для Python.

Завантажити можна тут

Документація доступна тут

шпидер - це вам потрібно! https://code.google.com/p/spyderlib/
Spyder (раніше відомий як Pydee) - це потужне інтерактивне середовище розробки для мови Python з розширеними можливостями редагування, інтерактивного тестування, налагодження та інтроспекції

Для приємнішої інтерактивної оболонки для Python, подивіться на DreamPie . Це насправді не IDE (як здається RStudio?)

Крила IDE, і, ймовірно, також інші IDE Python, такі як PyCharm та PyDev, мають такі функції. У Wing ви можете або вибрати і виконати код в інтегрованій програмі Shet Shell, або якщо ви налагоджуєте щось, ви можете взаємодіяти з призупиненою програмою налагодження в оболонці (називається зондом налагодження). Існує також спеціальна підтримка matplotlib, якщо ви використовуєте це, щоб ви могли працювати з сюжетами інтерактивно.