Jupyter Notebook 和 pycharm

       集成开发环境（IDE）是提供给程序员和开发者的一种基本应用，用来编写和测试软件。一般而言，IDE 由一个编辑器，一个编译器（或称之为解释器），和一个调试器组成，通常能够通过 GUI（图形界面）来操作。

　　根据维基百科的描述：“Python 是一种广泛使用的高级的、通用的、解释的、动态编程语言。” Python 是一种相当古老且流行的语言，它是开源的，常被应用于网站开发（利用 Django、Flask 等框架）、科学统计计算（NumPy、SciPy 等库可以帮助计算）、软件开发等甚至更多。

　　文本编辑器不足以用来构建一些大型的系统，比如那些需要整合模块和库的系统。这时则需要一个好的IDE。

一、Jupyter Notebook

       Jupyter 项目开始于 2014 年，在所有编程语言中，是一种用于支撑科学计算和交互式计算科学的衍生式 IPython。

　　IPython Notebook 表示” IPython 3.x 是 IPython 的最后一个版本。而 IPython4.0 中非语言相关的部分比如记事本格式，消息协议，笔记本网站应用等，已经移到了Jupyter下作为新项目，IPython将专注于交互式Python，在此期间，也将为 Jupyter 提供 Python 核心模块”。

　　Jupyter 由三个组件构成：笔记本应用程序、内核、笔记本文件。

　　其核心特点:

       1.开源。

       2.支撑 30 种语言，包括一些数据科学领域很流行的语言，如 Python、R、scala、Julia 等。

       3.允许用户创建和共享文件，文件中可以包括公式、图像以及重要的代码

       4.拥有交互式组件，可以编程输出视频、图像、LaTaX。不仅如此，交互式组件能够用来实时可视化和操作数据。

      5.它也可以利用 scala、python、R 整合大数据工具，如 Apache 的 spark。用户能够拿到和 pandas、scikit-learn、ggplot2、dplyr 等库内部相同的数据。

       6.markdown 标记语言能够代码标注，用户能够将逻辑和思考写在笔记本中，这和python内部注释部分不同。

Jupyter 笔记本的用途包括数据清洗、数据转换、统计建模和机器学习。

　　在像 matplotlib、NumPy、Pandas 等库里整合了机器学习的一些特性。Jupyter 笔记本有一个最重要的特性就是它能够用图显示单元代码的输出。

二、pycharm

其核心特点：

1.它能对类、对象、关键字的补全和自动缩进，能格式化代码，定制代码片段和格式。

2.支持错误的突出显示，同时也包含 PEP-8，能帮助写出整洁的代码，易于支撑其他语言。

3.它提供快速和安全的重构功能。

4.它带有一个图形界面式的 Python/JavaScript 调试器。用户能够基于 GUI 来测试。

5.它有一个快速的文档定义视图，能在不丢失上下文的情况下看到文档或对象的定义。同时 Jetbrain 提供的文档十分全面，还包含视频教程。