PyCharm ile Visual Studio Code: Hazır Python IDE'si mi, Eklentiyle Büyüyen Editör mü?

Ortak zemin ve temel ayrım

İki araç da Python kodu yazmak, çalıştırmak, hata ayıklamak ve test etmek için gereken temel işlevleri sunar: kod tamamlama, sözdizimi vurgulama, kesme noktalı hata ayıklama, sanal ortam desteği, Git entegrasyonu ve Jupyter not defterleri. Bir başlangıç projesinde ikisiyle de aynı işi yapabilirsiniz.

Ayrım, bu işlevlerin nasıl paketlendiğindedir. JetBrains belgeleri PyCharm'ı, Python, web ve veri bilimi geliştirme için birbirine sıkı entegre araçlar sunan, Python'a adanmış bir IDE olarak tanımlar. PyCharm'da yaptığınız her şey bir projenin bağlamında gerçekleşir; proje, kod yardımının, toplu yeniden düzenlemenin ve stil tutarlılığının temelidir.

Visual Studio Code ise birçok dil için kullanılan genel amaçlı bir editördür. Python desteğini Microsoft'un Python eklentisi sağlar; VS Code belgelerine göre bu eklenti kod tamamlama, denetim, hata ayıklama ve birim testi işlevlerini ve sanal ya da conda ortamları arasında geçişi getirir. Python yorumlayıcısı eklentiden ayrı olarak kurulur. Kısacası PyCharm'da araçlar hazır gelir, VS Code'da ihtiyaca göre eklenir.

Ölçüt ölçüt PyCharm ve VS Code

• Ölçüt: Kapsam. PyCharm: Python odaklı IDE; diğer diller ve çatılar eklentilerle eklenir. / VS Code: çok dilli editör; Python bir eklentiyle desteklenir.
• Ölçüt: Proje kurulumu. PyCharm: yeni projede venv, pipenv, poetry ya da conda ile yalıtılmış ortam oluşturur. / VS Code: çalışma alanındaki sanal ve conda ortamlarını algılar; seçim komut paletinden yapılır.
• Ölçüt: Kod denetimi. PyCharm: yerleşik denetimler dosyayı sürekli tarar, sonuç düzenleyici kenarında görünür. / VS Code: eklenti Pylint, pycodestyle, Flake8, mypy gibi araçlardan seçilenleri çalıştırır.
• Ölçüt: Hata ayıklama. PyCharm: yerleşik hata ayıklayıcı ve araç pencereleri. / VS Code: Python Debugger eklentisi; ayrıntılı kurgu yapılandırma dosyasında tanımlanır.
• Ölçüt: Not defteri. PyCharm: Jupyter desteği temel işlevler arasında. / VS Code: Jupyter eklentisiyle hücreler düzenlenir, çalıştırılır ve hata ayıklanır.
• Ölçüt: Test. PyCharm: test çalıştırma araç penceresi. / VS Code: unittest ve pytest desteği, testler ayarlarda etkinleştirilir.
• Ölçüt: Kaynak kullanımı. PyCharm: projeyi dizinlediği için büyük projelerde açılışta daha ağırdır. / VS Code: eklenti sayısına göre hafif başlar, eklendikçe ağırlaşır.

Aynı hata iki editörde: bir hata ayıklama oturumu

Kurgusal bir örnek: bir analist, satış dosyasını okuyup bölgelere göre özet çıkaran bir betik yazıyor. Betik bir tarih sütununda hata veriyor ve analist hatanın hangi satırda oluştuğunu görmek istiyor.

PyCharm'da proje açıldığında yorumlayıcı zaten projeye bağlıdır. Analist düzenleyicinin sol kenarına tıklayarak kesme noktası koyar, betiği hata ayıklama modunda başlatır ve değişkenleri alttaki araç penceresinde inceler. Denetimler, hatanın kaynağı olabilecek şüpheli satırları çoğu zaman çalıştırmadan önce işaretlemiştir.

VS Code'da önce doğru ortamın seçildiğinden emin olunur; durum çubuğu seçili yorumlayıcıyı gösterir, değiştirmek için komut paletindeki "Python: Select Interpreter" komutu kullanılır. Kesme noktası aynı biçimde konur, hata ayıklama Python Debugger eklentisiyle başlar ve değişkenler hata ayıklama konsolunda sorgulanır. Argümanlı çalıştırma ya da uzak hata ayıklama gibi özel kurgular bir yapılandırma dosyasında tanımlanır.

Sonuç aynıdır; fark, PyCharm'ın kurulum adımlarını projeyle birlikte getirmesi, VS Code'un ise adımları görünür ve özelleştirilebilir bırakmasıdır.

Ortam ve yorumlayıcı: en sık sorun çıkan yer

Editör seçiminden bağımsız olarak Python'da en çok zaman kaybettiren sorun, paketin bir ortama kurulup kodun başka bir ortamda çalıştırılmasıdır. Terminalde kurulan kütüphane editörde "bulunamadı" hatası verir.

PyCharm bu riski proje kurulumuyla azaltır: yeni projede yalıtılmış bir ortam oluşturur ve paketleri bu ortama eklemek için ayrı bir paket penceresi sunar. Risk, var olan bir klasörü açarken proje yorumlayıcısının yanlış ortama işaret etmesidir.

VS Code'da Python eklentisi standart konumlara kurulmuş yorumlayıcıları ve çalışma alanı klasöründeki sanal ortamları algılar. Seçilen ortam, kod tamamlama, denetim ve biçimlendirme için kullanılır ve terminalde de etkinleştirilir. Risk, durum çubuğuna bakmadan çalışmaktır; yeni açılan bir klasörde farklı bir yorumlayıcı seçili olabilir.

İki editörde de aynı alışkanlık işe yarar: her projede ayrı bir sanal ortam, proje klasöründe bir bağımlılık dosyası ve kodu çalıştırmadan önce seçili yorumlayıcıyı kontrol etmek.

Kim için hangisi?

Seçimi iki soru belirler: depo yalnız Python mu, birden çok dil mi içeriyor; ve araçların hazır mı gelmesini, yoksa kendiniz mi kurmayı tercih ediyorsunuz?

Ağırlıklı Python yazan ve araçların hazır gelmesini isteyen biri için PyCharm doğal seçimdir: proje, ortam, denetim ve test tek kurulumla gelir. Ağırlıklı Python yazan ama düzenini kendisi kurmayı seven biri VS Code ve Python eklentisiyle hafif bir başlangıç yapar, denetim araçlarını kendisi seçer.

Aynı depoda ön yüz kodu, altyapı betikleri ve Python birlikte yaşıyorsa ve geliştirici düzenini kendisi kurmayı seviyorsa VS Code öne çıkar; tek editörde bütün dillere eklenti eklenir. Çok dilli bir depoda hazır kurulum isteyen biri için iki yol da mümkündür: VS Code belgelerinde anılan Python profil şablonu bir başlangıç düzeni sunar, PyCharm'da diğer diller ve çatılar eklentilerle eklenir.

Ekipte farklı editörler: ortak yapılandırma

Bir ekipte herkesin aynı editörü kullanması zorunlu değildir; zorunlu olan, kod kalitesi kurallarının editörden bağımsız tanımlanmasıdır. Biçimlendirici ve denetim aracı ayarları proje yapılandırma dosyasında tutulur, testler komut satırından çalışır ve aynı kontroller sürekli entegrasyon hattında da koşar. Böylece PyCharm kullanan geliştiricinin kodu ile VS Code kullananın kodu aynı süzgeçten geçer.

Sık yapılan hata, kuralları yalnız bir editörün ayar dosyasına yazmaktır. Bu durumda öteki editörü kullanan ekip üyesi farklı biçimlendirilmiş kod gönderir ve kod incelemeleri gereksiz farklarla dolar. Editöre özgü ayar klasörlerini depoya eklememek, yalnız ortak yapılandırmayı paylaşmak bu sorunu önler.

Geçiş de bu sayede kolaylaşır: kurallar projede olduğu için bir editörden ötekine geçen geliştirici yalnız kısayollara ve arayüze alışır.

Bu konuyu Mindset programlarında nerede çalışırsınız

Python ile Programlama Eğitimi, Python'a girişten veri tipleri, fonksiyonlar, hatalar ve istisnalar, modüller ve paketler ile sınıflara uzanır; hata ayıklama ve paket yönetimi alışkanlıkları bu konularla birlikte oluşur.

Data Science Bootcamp ise Python komut satırı ve IDE kullanımıyla başlar, ardından dosyalarla çalışma ve veri edinimi konularına geçer; editörünü veri analizi işi için kurmak isteyen katılımcılar için doğrudan bir başlangıç noktasıdır.