Python IDE 使用历程

清单

此外,低频使用的 IDE 不考虑介绍

时间轴

2016.9

初识 Python 与 IDLE。

依稀记得初次使用的生涩与新鲜感。

第一次认识了计算机语言,第一次亲手写代码,两份快乐叠加在一起,还有什么比这个更美妙的呢

Python 安装包在 30MB 左右,初始安装目录大小在 100MB 左右,小巧玲珑。

2016.11

听从前辈的推荐,开始使用 Pycharm。

自上手 IDLE 以来,随着编写量的增加,同时伴随着编写逻辑难度也随之增加。IDLE 使用起来也是越来越力不从心,加上没有代码提示,早就看不顺眼了。

bug 是写代码永远绕不开的话题,初学 Python 时总是有各种各样的 bug,以一种意想不到的方式出现在意想不到的地方。

Pycharm 很好的解决了这个问题,如果说之前解决 bug 是靠 observe + print,那么现在则是 observe + print + debug tools 工具。

Pycharm 友好的界面(dracula 风格,高逼格),关键时候的代码提示,强大的调试功能,这些优点让它赢得了喜爱。

没有代码提示就如同没有水的咸鱼,IDLE 从此弃用。

Pycharm 安装包在 300MB 左右,初始安装目录大小在 1GB 左右,这已经有点大杀器的影子了。

2017.3

偶然间认识 Sublime Text。

看得舒服,写的流畅可以极大地编程体验感。那时的自己是否已经已经明白这些已经不可获知。

首先认识到的是 Sublime Text 的轻量便携性,记事本 window 环境下最简单的 IDE,同时也是最快打开文本文件的 IDE,Sublime Text 同样如此。对比 Pycharm 打开脚本的过程与一台老式电脑开机还开机时加载各种开机启动项速度无异。你就看着进度条一点点增加,甚至能想象出从单击程序图标,操作系统按照文件路径从硬盘里面读取一个个文件块,然后分配资源的过程。

其次是灵活性,Sublime Text 本就是一个极简的编写环境,一开始仅有的是初始界面与快捷键。但可以安装各种插件吖。折腾过代码快速运行,折腾过界面,尝试过种种插件。

最终 Sublime Text 渐渐成了自己的形状。

Sublime Text 安装包在 10MB 左右,初始安装目录大小在 50MB 左右,极致小巧。

2017.4

因数据分析工作需求,再次在前辈的推荐下,接触了 Anaconda。

Anaconda = Python + Conda + 众多第三方库 + Spyder + Jupyter + Ipython

Anaconda 通过 Conda 对 Python 和众多第三方库进行了封装并管理,使得 Anaconda 开箱即用前提是你得安装上了

对于数据分析工作者而言什么是一个比较好的 IDE 环境呢,功能需求是首要考虑的。

什么功能呢?数据的可视化,高效的性能。无异 Anaconda 中的 Spyder 做到了,是不是做到了最好则再说。

在使用 Anaconda 时也与 IPython 进行频繁交流,并成了自己的御用环境之一。

IPython 是在 Python 交互式环境基础上的改进,强化了交互能力。

Anaconda 安装包在 600MB 左右,初始安装目录大小在 1.5GB 左右,所谓开箱即用那你也要打得开才能用啊。

2017.8

平台扩展需求,开始正式接触 Jupyter。

Jupyter 以 web 技术为基础,凭借浏览器的交互性,开发的 IDE。

跟浏览器相关意味着多平台,可扩展。

Jupter 与其说是一款 IDE 倒不如说是一个交互式的代码演示文档

在接触 Jupyter 其间认识了 Markdown 语言,自此与 Markdown 结下一段孽缘。

Markdown 造就了自己左手写代码,右手写文档的风格。

在 Jupyter 之后,以 Anaconda 封装好的 Python 作为编译环境,日常使用 Sublime Text,数据处理使用 Spyder,调试有 Pycharm(这个时候已经基本不怎么使用了),扩展平台使用 Jupyter。

2018.3

经过了一段时间时间抉择后,正式开始使用同为轻量级的 VS Code 作为日常工作环境。

经过一年多的编程经历,这时候的自己早已明白了何为编程体验感

Sublime Text 说实话是个收费软件,但普通用户可以进行无限期的试用前提需要忍受无限期的收费提示

表示起初并不是情愿的,因为已经有了 Sublime Text,但这个时候 Sublime Text 频频作死那段时间应该是 Sublime Text 刚更新完一个小版本不久,窗口频繁崩溃,加之频繁的收费提示等一系列问题,带着有点偏激眼观上手了其他轻量级的 IDE,并最终弃坑转向了 VS Code。

VS Code 没什么好说的,微软出品。

这次事件后,开始认识到了没有真正的良心的软件。

怎么说呢,不应该有偏执,软件这东西是一种时效性的东西,只有相对良心的软件,能否坚持呢?谁知道呢?

不管这么说,Sublime Text,感谢有你,一起肝过的日夜。

VS Code 安装包在 50MB 左右,初始安装目录在 100MB 左右。

2018.9

整理硬盘空间时下定决心,彻底弃用 Pycharm。

Pycharm 伴随着自己度过了初学语言最艰难的写 bug,找 bug,改 bug 时期,即时电脑经过多次重装系统,Pycharm 也作为必装软件之一。

随着编程经历的增长, observe 已有极大的提升,导致 Pycharm 在硬盘空间内积灰已久,时至今日 Pycharm 终于被卸载了。

所以说能力不够,工具来凑。

2018.10

正式使用 Miniconda,弃用 Anaconda。

Anaconda 的轻量版 Miniconda 早就听说过了,但这却是头一次用,也是 Anaconda 的终结。

这次更新的不是 IDE 了,更新的是 解释器

自从转移到 Anaconda 平台上以来,也是经历了种种折腾。

其中最严重的问题是 Anaconda 所封装的众多第三方库所导致的,所谓成也萧何败也萧何。

随着工作环境复杂,应用背景不同所需求的第三方库版本以及依赖往往也不同,这就导致了严重的第三方库版本依赖问题

此外 Anaconda 极占硬盘空间,在所有的 PC 应用中TOP1

最近的 1.9.2 小版本更新后主界面卡住没反应 bug 使得放弃 Anaconda 成了一个契机。

Miniconda = Python + Conda

这倒有点历经种种终归本源的味道,一个的 Python 解释器附加一个简单易用的包管理工具 Conda 就没有其他的了。

Miniconda 安装包在 60MB 左右,初始安装目录在 150MB 左右。


话说,Py 的包管理,倒不是 Anaconda 的锅。而是程序本身的锅程序依赖造成的。随着程序复杂性的增加,项目功能的增多,程序的的依赖问题就是一个不可避免的问题。这倒没有什么谁好谁坏的问题,而是缺乏一个有效的包管理/依赖的解决方案。

2019.1

正式接触 web 编程,这又是弃用 Sublime Text 的另一个理由了。

Sublime Text 不支持与 Terminal 交互,仅捕捉解释器执行结果,需要在额外的窗口下打开命令行。

命令行在很多时候扮演着一个重要的角色——控制台的作用,仅是简单的执行命令是完全代替不了命令行的作用。

未来的可能性

记事本?打死都不可能用记事本的,只有最基本的高亮功能才叫 IDE。

Python 的 IDLE?打死都不可能用 IDLE 的,作为键盘党,快捷键的操作意味着健步如飞

或许某一天返朴归真也说不定嗯,真香

亦或者是自己从头编译 Python 的源码倒也有可能哦~。