Jupyter Notebook vs. PyCharm: Cuál es la mejor opción para ciencia de datos y desarrollo de software

Elegir la herramienta adecuada de desarrollo integrado o cuaderno de ciencia de datos es fundamental para aumentar la productividad y optimizar el proceso de investigación o desarrollo para lograr la máxima eficiencia. Jupyter Notebook y PyCharm son dos opciones populares que ofrecen beneficios específicos en diferentes áreas de la ciencia de datos y el desarrollo de software.

¿Qué es Jupyter Notebook?

Jupyter es una herramienta de cuaderno de ciencia de datos de código abierto basada en el navegador que admite Python, Julia y otros lenguajes de programación dinámicos como R, Scilab y Octave. Enfocado en scripts y documentación acompañante, Jupyter es ideal para científicos de datos que necesitan una forma de crear visualizaciones de datos rápidas. Sin embargo, el código fuente se almacena como HTML y es legible por Jupyter en lugar de Python.

¿Qué es PyCharm?

PyCharm es una herramienta de desarrollo integrado dedicada centrada en proporcionar una solución completa para crear paquetes y software de pleno derecho en Python, incluyendo clases e interfaces de usuario gráficas. También destaca en entornos complejos donde varios scripts interactúan entre sí y necesitan ser gestionados.

Las características más populares de PyCharm incluyen un depurador incorporado y autocompletado inteligente, así como herramientas de DevOps como control de versiones, lo que lo hace ideal para desarrolladores e ingenieros de software.

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Comparación entre Jupyter Notebook y PyCharm

Jupyter Notebook y PyCharm tienen características distintas, lo que hace que cada una de estas herramientas de ciencia de datos sea mejor para aplicaciones específicas. Por ejemplo, las características de Jupyter son más adecuadas para analistas de datos y aplicaciones de investigación, mientras que las características de PyCharm están diseñadas para desarrolladores e ingenieros de software.

Precios de Jupyter Notebook y PyCharm

Jupyter Notebook ofrece una solución 100% de código abierto lanzada bajo los términos liberales de la licencia BSD modificada. Es gratuito para acceder y usar, lo que lo convierte en una excelente opción para empresas que buscan ahorrar en gastos de software.

En comparación, las organizaciones deben pagar para usar PyCharm. La solución tiene un precio inicial de $249.00 por usuario durante el primer año de uso. El precio luego disminuye a $199.00 por usuario durante el segundo año y finalmente a $149.00 a partir del tercer año en adelante.

Comparación de características: Jupyter Notebook vs. PyCharm

Ejecución de código

Tanto Jupyter como PyCharm le permiten ejecutar su código en el lugar y ofrecen formas de analizar o determinar dónde se originan los errores. Dicho esto, Jupyter es más flexible en este aspecto, ya que permite ejecuciones de una sola línea, lo que ahorra tiempo al encontrar errores de código y hace que la plataforma sea ideal para el código de prueba y error o la experimentación (Figura A).

Figura A

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Con PyCharm, tendría que completar o cambiar todo el fragmento de código para ejecutarlo y observar la salida. Como resultado, realizar pruebas o experimentar con código es más lento y encontrar errores de código es una tarea mucho más meticulosa en comparación con Jupyter.

Características de codificación

La función de autocompletado de PyCharm facilita el desarrollo y flujo de trabajo más rápido, algo que Jupyter no ofrece (Figura B). Esta característica de edición inteligente es la razón por la cual PyCharm es claramente la opción para los desarrolladores e ingenieros de software, especialmente aquellos que trabajan exclusivamente en Python.

Figura B

Jupyter también tiene características de codificación únicas, pero están principalmente enfocadas en visualización. Esto incluye la capacidad de graficar o visualizar líneas individuales de código o datos, algo que PyCharm no ofrece. Esta es una herramienta útil para aplicaciones de ciencia de datos o investigación, donde la audiencia prevista de la salida no es técnica.

Integraciones

Ambas herramientas ofrecen una serie de integraciones incorporadas para marcos y otras herramientas de productividad para desarrolladores. Aunque comparten algunas integraciones, hay algunas herramientas que no son compartidas.

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Algunas integraciones clave de Jupyter que PyCharm no ofrece son GitHub, Dropbox, Scala y TensorFlow. PyCharm ofrece integración con Django, Kite, Wakatime y Pytest.

Pros y contras de Jupyter Notebook

Pros

• Los usuarios pueden utilizar lenguaje de marcado para documentación exhaustiva.
• Jupyter ofrece una interfaz contemporánea, fácil de usar y atractiva.
• Los usuarios pueden trabajar con diversos lenguajes de programación como Python, R y Julia.
• Jupyter permite compartir sin problemas imágenes, código y texto en un entorno interactivo unificado.

Contras

• Utilizar herramientas de control de versiones como Git para rastrear cambios y colaboración puede ser complejo debido al almacenamiento de archivos JSON de los cuadernos.
• Los revisores han informado de ocasional lentitud o bloqueos al trabajar con grandes conjuntos de datos o realizar cálculos complejos en el software.

Pros y contras de PyCharm

Pros

• Proceso de instalación rápido y sencillo.
• La solución es fácil de usar e intuitiva.
• PyCharm ofrece una multitud de atajos eficientes.
• Los usuarios pueden beneficiarse del soporte de la comunidad.

Contras

• La versión premium del software puede ser costosa.
• La solución requiere recursos sustanciales, es decir, importantes requisitos de memoria y espacio de almacenamiento.

Metodología de revisión

Esta es una revisión técnica utilizando literatura compilada investigada en bases de datos relevantes. La información proporcionada en este artículo se recopila de sitios web de proveedores o se basa en una agregación de comentarios de usuarios para garantizar una revisión de alta calidad.

¿Debería su organización usar Jupyter Notebook o PyCharm?

Cuando se considera un entorno de desarrollo integrado, la decisión se basa a menudo en la preferencia personal, así como en las aplicaciones respectivas de las plataformas.

Jupyter es más un cuaderno de ciencia de datos, y las herramientas y características están orientadas a proyectos de investigación o ciencia de datos que requieren compartir y visualizar datos. La capacidad de graficar en línea y agregar texto, HTML y otras características junto con el código, todo contribuye a este objetivo.

PyCharm está orientado a desarrolladores que buscan crear software complejo, completo con interfaces gráficas de usuario y otras características. La edición inteligente, el análisis de inteligencia y el autocompletado están diseñados para una mayor eficiencia del desarrollador streamlieneada. PyCharm también cuenta con características indispensables para los desarrolladores, como el control de versiones, el refactorizado seguro y otras herramientas.

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