Gibt es so etwas wie RStudio für Python? [geschlossen]

In RStudio können Sie Teile des Codes im Codebearbeitungsfenster ausführen, und die Ergebnisse werden in der Konsole angezeigt.

Sie können auch coole Dinge tun, z. B. auswählen, ob alles bis zum Cursor ausgeführt werden soll oder alles nach dem Cursor oder nur der Teil, den Sie ausgewählt haben, und so weiter. Und es gibt Hotkeys für all das Zeug.

Es ist wie ein Schritt über der interaktiven Shell in Python - dort können Sie readline verwenden, um zu vorherigen einzelnen Zeilen zurückzukehren, aber es gibt kein "Konzept" für eine Funktion, einen Codeabschnitt usw.

Gibt es so ein Tool für Python? Oder haben Sie eine ähnliche Problemumgehung, die Sie beispielsweise in vim verwenden?

IPython-Notebooks sind fantastisch. Hier ist ein weiteres, neueres browserbasiertes Tool, das ich kürzlich entdeckt habe: Rodeo . Mein Eindruck ist, dass es einen RStudio-ähnlichen Workflow besser zu unterstützen scheint.

Jupyter Notebook (früher bekannt als IPython Notebook ) ist ein wirklich cooles Projekt für die interaktive Datenmanipulation in Python (und anderen Sprachen, einschließlich R). Grundsätzlich können Sie interaktiv codieren und dokumentieren, was Sie in einer Oberfläche tun, und es später speichern als:

• Notizbuch ( .ipynb )
• Skript (eine .py- Datei, die nur den Quellcode enthält)
• statisches HTML (und damit auch PDF)

Sie können Ihre Notizbücher sogar online mit anderen teilen, indem Sie den nbviewer- Dienst verwenden, bei dem Benutzer ganze Bücher veröffentlichen . Darüber hinaus rendert GitHub Ihre .ipynb- Dateien. Sie können Ihre Jupyter-Notizbücher als reproduzierbare Forschungsartikel auf Authorea veröffentlichen . Informationen zur gemeinsamen Bearbeitung durch mehrere Benutzer finden Sie in Google Colab, das auf Jupyter basiert.

Die Standardversion von Jupyter Notebook startet eine Webanwendung lokal (oder Sie stellen sie auf einem Server bereit) und verwenden sie über Ihren Browser. Wie Ryan auch in seiner Antwort erwähnte , ist Rodeo eine Schnittstelle, die RStudio ähnelt und auf dem Jupyter-Kernel basiert.

JupyterLab ist eine neuere der Benutzeroberfläche, die mehr Flexibilität bei der Bearbeitung Ihrer Notizbücher, der Steuerung interaktiver Widgets und sogar der Ausführung von Befehlen in Terminalemulatoren bietet.

Es gibt auch eine Qt-Konsole für IPython , ein ähnliches Projekt mit Inline-Plots, bei dem es sich um eine Desktop-Anwendung handelt.

Jupyter ist ein normales Python-Paket und kann mit installiert werden pip install jupyter. Um alle wissenschaftlichen Bibliotheken auf Ihrem Computer zum Laufen zu bringen, ist es möglicherweise einfacher, die offiziellen Jupyter Docker-Container zu testen . Angenommen, Ihre Notizbücher befinden sich in ~ / code / jupyter , können Sie den Container wie folgt ausführen:

docker run -it --rm -p 8888:8888 -v ~/code/jupyter:/home/jovyan/work jupyter/datascience-notebook

spyder oder installiere python (x, y). Es ist großartig.

Wenn Sie Python noch nicht kennen, können Sie die kostenlose Anaconda-Distribution ( http://continuum.io/downloads.html ) installieren, mit der Spyder für Sie installiert wird, sowie Python 2.7 und IPython. Spyder ist RStudio sehr ähnlich.

Schauen Sie sich Rodeo von Yhat an, wenn Sie nach etwas wie RStudio für Python suchen.

Rodeo hat:

• Texteditor (verwendet Atom unter der Haube)
• Vim / Emacs-Modus
• eine IPython-Konsole
• Autocomplete
• docstrings
• Fähigkeit, Diagramme, Datenrahmen, Variablen zu sehen

Vielleicht möchten Sie sich JupyterLab (die nächste Generation von Jupyter Notbooks) ansehen: https://github.com/jupyter/jupyterlab .

JupyterLab zielt darauf ab, eine Desktop-ähnliche Erfahrung im Web zu schaffen.

Update : Ab März 2018 befindet sich JupyterLab in der Beta. "Die Beta-Versionen sind für den allgemeinen Gebrauch geeignet. Für Entwickler von JupyterLab-Erweiterungen werden sich die Erweiterungs-APIs bis zur Version 1.0 weiterentwickeln. Schließlich wird JupyterLab das klassische Jupyter-Notebook ersetzen, nachdem JupyterLab 1.0 erreicht hat. "

Informationen zum Ausführen von Jupyter Lab als Desktop-Anwendung finden Sie unter christopherroach.com/articles/jupyterlab-desktop-app (Dank an PatrickT ).

Hier ist eine kurze Vorschau:

Sie können ein Notizbuch neben einer grafischen Konsole auf einem Terminal anordnen, das das System überwacht, während der Dateimanager links bleibt:

Weitere Informationen finden Sie unter: https://blog.jupyter.org/2016/07/14/jupyter-lab-alpha/ und hier: http://www.techatbloomberg.com/blog/inside-the-collaboration-that- baute-das-Open-Source-Jupyterlab-Projekt / .

Pycharm ist eine wirklich anständige IDE. Nach dem, was ich bisher gesehen habe, ist es Rstudio am ähnlichsten. Ein weiteres schönes Stück ist, dass Sie damit neue Python-Bibliotheken auf ähnliche Weise wie Rstudio installieren können (was sonst ein Albtraum sein kann). Es gibt jetzt eine kostenlose Community-Edition.

Ich denke, es lohnt sich zu erwähnen, dass RStudio v1.1.359 Preview veröffentlicht wurde. Es verfügt über eine Terminalfunktion, die für Python verwendet werden kann.

Der Download ist hier verfügbar

Dokumentation finden Sie hier

Spyder brauchen Sie! https://code.google.com/p/spyderlib/
Spyder (früher bekannt als Pydee) ist eine leistungsstarke interaktive Entwicklungsumgebung für die Python-Sprache mit erweiterten Funktionen für Bearbeitung, interaktives Testen, Debuggen und Selbstbeobachtung

Eine schönere interaktive Shell für Python finden Sie in DreamPie . Es ist jedoch nicht wirklich eine IDE (wie scheint RStudio zu sein?)

Wing IDE und wahrscheinlich auch andere Python-IDEs wie PyCharm und PyDev verfügen über solche Funktionen. In Wing können Sie entweder Code in der integrierten Python-Shell auswählen und ausführen oder, wenn Sie etwas debuggen, mit dem angehaltenen Debug-Programm in einer Shell (Debug Probe genannt) interagieren. Es gibt auch spezielle Unterstützung für matplotlib, falls Sie diese verwenden, damit Sie interaktiv mit Plots arbeiten können.