Jupyter Notebook 与 Python IDLE 对比

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简介

Python 是一种灵活且强大的编程语言，它为程序员提供了各种工具和环境来创建和运行他们的代码。Jupyter Notebook 和 Python IDLE 是两种流行的 Python 编程环境，它们各自具有独特的优势和功能。本文将深入比较 Jupyter Notebook 和 Python IDLE 的定义、特性、流程和用例。到最后，您将全面了解不同的环境，从而能够选择最符合您的编码需求的环境。

定义

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款开源的 Web 应用程序，用户可以使用它创建和共享交互式文档，称为笔记本。这些笔记本结合了实时代码、可视化、叙事文本、方程式和多媒体内容。Jupyter Notebook 支持多种编程语言，其中 Python 是最受欢迎的。它基于浏览器的用户界面支持交互式和探索性的编码。

Python IDLE

Python IDLE（集成编程和学习环境）是一个集成开发环境，随 Python 的常见发行版预安装。它针对初学者，提供了一个简单、轻量级的界面，并具有快速的代码执行速度。Python IDLE 提供了一个简单的文本编辑器，具有语法高亮和 Python shell 等功能，用于快速代码执行和实验。

特性和功能

Jupyter Notebook

• 代码组织 − Jupyter Notebook 允许将代码组织成单元格，这些单元格可以单独执行或按预定的顺序执行。此功能鼓励使用模块化和协作式编码。

• 丰富的输出 − Jupyter Notebook 可以显示绘图、表格、图像和交互式小部件。此功能简化了数据可视化并在笔记本中讲述故事。

• 支持 Markdown − 使用笔记本的用户可以使用 Markdown（一种轻量级标记语言）来生成格式化的文本、标题、列表，甚至数学方程式。

• 协作和共享 − Jupyter Notebook 通过允许用户通过 Jupyter 的基于云的平台 JupyterHub 以多种格式（包括 HTML、PDF 和可执行笔记本）共享他们的笔记本，从而简化了协作。

Python IDLE

• 简单易用 − Python IDLE 具有简单直观的界面，对于初学者和寻求极简工作环境的程序员来说，是一个不错的选择。

• Python IDLE 提供了一个交互式 Python shell，可以快速执行代码。此功能对于快速实验和测试简短的代码片段很有用。

• 基本的编辑功能 − Python IDLE 具有基本的编辑功能，使编码更容易，例如语法高亮、缩进支持和代码补全。

工作流程和使用方式

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 鼓励动态和探索性的工作流程。通常，用户会混合代码、可视化和解释来创建笔记本。由于这些笔记本逐个单元格运行，因此用户可以查看中间结果并在必要时进行更改。Jupyter Notebook 通常用于数据科学、研究和教学，其中数据分析、可视化和文档是关键要求。

Python IDLE

Python IDLE 最适合快速原型设计、交互式编程和测试简短的代码片段。用户以线性方式在编辑器中编写代码，然后立即在 Python shell 中运行它。Python 初学者或从事小型项目且不需要全面文档或可视化功能的开发人员通常更喜欢 Python IDLE。

用例

Jupyter Notebook

• 数据分析和可视化 − Jupyter Notebook 是数据分析任务的绝佳工具，因为它将代码与可视化（如交互式图表和图形）相结合。它对 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等库的支持增强了其在此领域的技能。

• 机器学习和人工智能 − Jupyter Notebook 在这些领域中得到了广泛的应用。其交互式功能简化了模型实验、生成新模型和共享研究结果。

• 文档和演示文稿 − Jupyter Notebook 能够集成 Markdown 文本、方程式和图形，使其成为编码文档、概念澄清和演示文稿开发的理想环境。

Python IDLE

• 学习 Python − 由于 Python IDLE 的简单性和即时代码执行，它对于学习 Python 编程的初学者来说是一个有用的工具。其动态环境使学生能够进行实验并实时查看结果。

• 小型脚本编写 − Python IDLE 非常适合创建和测试简短的脚本或快速完成简单的任务。在其便携性和易用性方面，使其成为此类情况下的有利选择。

实践中的比较

让我们看一个添加两个整数的示例，以说明 Jupyter Notebook 和 Python IDLE 之间的区别。

Jupyter Notebook

# Cell 1
num1 = 5

# Cell 2
num2 = 10

# Cell 3
sum_result = num1 + num2

# Cell 4
print(sum_result)

在 Jupyter Notebook 中，代码被写入不同的单元格，允许独立执行。用户可以通过每个单元格使用多行代码来分解他们的逻辑并查看中间结果。

Python IDLE

num1 = 5
num2 = 10
sum_result = num1 + num2
print(sum_result)

在使用 Python IDLE 时，代码被写入单个编辑器窗口。代码执行后，输出立即显示在 Python shell 中。

用户界面

Jupyter Notebook

• 基于 Web 的界面 − Jupyter Notebook 使用 Web 浏览器运行，提供了一个熟悉且用户友好的界面。用户可以通过本地安装的软件或基于云的服务（如 JupyterHub）来访问和编辑笔记本。

• 基于单元格的结构 − Jupyter Notebook 的界面被划分为单元格，其基于单元格的结构允许用户以更易于管理的块运行代码。这简化了迭代开发并提高了代码模块化。

Jupyter Notebook

• 独立应用程序 − Python IDLE 是一款独立应用程序，可以直接在用户的计算机上启动。它提供了一个自包含的环境，可以在其中编写和运行 Python 代码。

• 单个编辑器窗口 − Python IDLE 为用户提供了一个用于编写和编辑代码的单个编辑器窗口。代码可以直接在 Python shell 中执行。

结论

Jupyter Notebook 和 Python IDLE 是两个不同的 Python 编程环境，它们各自服务于不同的目的和工作流程。Jupyter Notebook 擅长交互性和探索性，使其成为团队合作、研究和数据分析等项目的理想选择。另一方面，Python IDLE 提供了一个简单轻便的界面，用于快速代码执行和学习。选择最佳环境取决于项目目标、所需的交互量以及对文档和可视化功能的需求。最终，开发人员应评估其独特的需求和偏好，以选择最适合其编码目标的环境。