PyCharm : le meilleur IDE pour Python et la science des données

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Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.

Explorer les principales fonctionnalités de PyCharm pour la science des données

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PyCharm est le meilleur environnement de développement intégré (IDE) pour la science des données. Cet outil offre toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin pour être productif dans votre développement Python quotidien, et il est constamment mis à jour avec de nouvelles fonctionnalités qui vous aident à résoudre plus rapidement les problèmes du monde réel. Dans cet article, je couvrirai huit des fonctionnalités les plus populaires de PyCharm.

1. Prise en charge complète des ordinateurs portables Jupyter

Les notebooks Jupyter sont des outils essentiels pour la science des données. Il s’agit d’une interface basée sur un navigateur pour écrire du code et l’exécuter au même endroit, ce qui est extrêmement utile lorsque vous travaillez sur des projets d’analyse de données.

Les notebooks Jupyter peuvent être utilisés pour écrire du code Python et d’autres langages tels que R ou Scala. Avec Jupyter Notebooks, vous n’avez pas besoin d’écrire des scripts séparés pour chaque étape de votre processus ; au lieu de cela, toutes vos étapes peuvent être effectuées directement dans un fichier de bloc-notes. La prise en charge par PyCharm des notebooks Jupyter inclut de nombreuses fonctionnalités utiles :

Complétion de code—PyCharm vous aide à compléter les noms de variables et les noms de fonctions ainsi que les mots-clés des bibliothèques que vous avez importées dans votre projet (y compris les tableaux NumPy).
Auto-complétion—PyCharm fournit une saisie semi-automatique intelligente basée sur ce qui apparaît dans le contexte où vous avez commencé à taper une expression (avec des conseils sur les complétions possibles).

Par exemple, supposons que nous commencions à taper NumPy. Dans ce cas, PyCharm suggère tous les sous-types disponibles provenant de cette bibliothèque, comme np, ndarray, tableau, zéros, etc. Ensuite, il nous montre des options basées sur ce qui a été tapé avant le mot (par exemple, si nous tapons np, alors il nous conduisent uniquement aux méthodes liées aux tableaux NumPy).

Cela rend le codage plus rapide et plus facile que jamais.

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PyCharm pour la science des données est un outil puissant qui offre plusieurs fonctionnalités et capacités dont vous avez besoin pour réussir vos projets de science des données. L’une de ces fonctionnalités est la possibilité d’afficher, de modifier et de partager des Pandas DataFrames dans l’IDE.

Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez apporter des modifications à vos données à la volée et les voir reflétées instantanément dans l’éditeur. Il vous permet également de partager vos données avec d’autres, ce qui signifie qu’ils peuvent voir exactement ce que vous voyez lorsque vous travaillez ensemble sur un projet.

3. Exécutez votre code dans un conteneur Docker

L’une des meilleures fonctionnalités de PyCharm est la possibilité d’exécuter votre code dans un conteneur Docker. Un conteneur de logiciels est un environnement léger et autonome qui s’exécute sur un système d’exploitation hôte. Les conteneurs sont isolés les uns des autres et du système d’exploitation hôte, de sorte qu’ils n’interfèrent pas les uns avec les autres ni avec les données du système hôte.

Docker est l’un des nombreux outils permettant de déployer des applications dans des conteneurs. Pourtant, c’est de loin le plus populaire à ce stade, principalement grâce à son succès auprès des développeurs qui souhaitent regrouper leurs applications pour d’autres sans avoir à se soucier des dépendances ou des problèmes de compatibilité. Cela peut être entre différentes versions de Python ou d’autres langages exécutés sur différents systèmes d’exploitation comme Windows, Linux ou macOS – tout ce dont vous avez besoin est Docker.

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4. Explorez toutes vos bibliothèques scientifiques depuis le volet dédié

Si vous êtes un data scientist, il y a de fortes chances que vous disposiez de plusieurs bibliothèques scientifiques. Et si tel est le cas, les trouver et les utiliser peut être une tâche ennuyeuse. Dans PyCharm, ce processus a été beaucoup plus facile avec l’ajout du volet Bibliothèques scientifiques.

Le volet Bibliothèques scientifiques est un espace dédié à toutes vos bibliothèques scientifiques. Vous pouvez rechercher des bibliothèques par nom ou parcourir les bibliothèques disponibles via des catégories telles que Python et R (les langages les plus populaires pour la science des données). Vous pouvez également installer de nouvelles bibliothèques à partir de ce volet ! C’est un excellent moyen de se familiariser avec de nouvelles bibliothèques sans chercher autour de soi.

5. Code Insight pour les fonctions Matplotlib et Numpy

Une autre fonctionnalité puissante de PyCharm est la connaissance du code. L’aperçu du code vous permet de voir le code en cours d’exécution et son fonctionnement. Vous pouvez l’utiliser pour déboguer votre code, découvrir les éléments de votre programme, tester vos fonctions, etc.

Cela fonctionne avec Matplotlib est incroyable : si vous avez un tracé dans votre cahier et cliquez sur l’une de ses lignes ou points dans la zone de tracé, PyCharm mettra automatiquement en surbrillance tous les appels aux fonctions matplotlib utilisées par cette ligne ou ce point.

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6. Explorez rapidement vos données à l’aide de visualisations

Les visualisations sont un excellent moyen d’avoir rapidement une idée de ce qui se passe dans vos données. Vous pouvez rapidement voir les valeurs aberrantes, les tendances et autres modèles.

PyCharm prend en charge plusieurs bibliothèques de visualisation populaires, notamment matplotlib, pandas, seaborn, etc. Si vous souhaitez utiliser une autre bibliothèque, installez-la directement depuis la place de marché de PyCharm ou utilisez le notebook Jupyter avec votre bibliothèque préférée.

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7. Exécutez les tests Scikit-Learn en un seul clic

Au début du développement de logiciels, les tests étaient un processus manuel. Vous deviez écrire un script pour tester votre code, l’exécuter, puis analyser les résultats. Ce processus peut prendre des heures, voire des jours, selon la complexité de votre projet.

De nos jours, cependant, vous pouvez cliquer sur un bouton et exécuter tous vos tests simultanément grâce aux outils intégrés de PyCharm. C’est une fonctionnalité bénéfique qui vous fait gagner du temps et garantit qu’aucun de vos codes ne se cassera lorsque vous passerez à une nouvelle version de Python ou de scikit-learn.

L’une des principales fonctionnalités de PyCharm est l’exécution de tests, qu’il s’agisse de tests unitaires ou d’intégration. Mais lorsqu’il s’agit d’exécuter la suite de tests scikit-learn, vous avez quelques options dans le terminal. Vous pouvez les exécuter à partir de la ligne de commande à l’aide d’un outil CLI appelé pytest-sklearn.

À l’aide de la bibliothèque de tests unitaires de Python, vous pouvez exécuter des tests depuis PyCharm en ajoutant une configuration d’exécution et en sélectionnant le type d’interpréteur dans le champ de configuration (cela utilisera automatiquement pytest).

Partager les cahiers que vous créez avec d’autres est possible en partageant simplement le lien. Par exemple, vous pouvez envoyer votre bloc-notes par e-mail ou Slack, qui s’ouvrira automatiquement dans le navigateur pour quiconque clique dessus.

De plus, vous constaterez que l’intégration de GitHub facilite le partage d’un nombre illimité de documents à la fois. Cliquez simplement sur un bouton dans la barre d’outils de PyCharm et choisissez si vous souhaitez créer un nouveau référentiel git, ouvrir un référentiel existant sur GitHub ou en cloner un directement à partir de là (GitHub).

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Conclusion

En conclusion, PyCharm est un excellent outil pour les passionnés de Python et les data scientists. Il fournit tout ce dont vous avez besoin pour commencer à écrire du code Python rapidement, et il contient des outils dont vous aurez besoin pour réussir vos projets. Donc, si vous recherchez un nouvel IDE ou souhaitez étendre vos compétences, essayez PyCharm !

Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.