Pycharm edu в чем отличие

Чем отличается Pycharm Community от Profesional?

https://jetbrains.ru/products/pycharm/
Русским же языком написано

Ну или не совсем русским
https://www.jetbrains.com/pycharm/?fromMenu

Ответ написан более трёх лет назад
Нравится 1 2 комментария
Web__Nikita03 @Web__Nikita03 Автор вопроса

То есть если у меня будет pyCharm проф версии, я смогу писать на php? У меня есть PHPShtorm, я могу на нем писать python?

Довольный Айтишникъ @borisdenis

Поддерживаемые языки: Python (Versions: 2.x, 3.x), Jython, Cython, IronPython, PyPy, Javascript, CoffeScript, HTML/CSS, Django/Jinja2 templates, Gql, LESS/SASS/SCSS/HAML, Mako, Puppet, RegExp, Rest, SQL, XML, YAML.

так что pyCharm и php скорее всего скрестить не выйдет, но никто не мешает скачать триал версию и посмотреть.

Поддерживаются передовые технологии веб-разработки, включая HTML5, CSS, Sass, SCSS, Less, Stylus, Compass, CoffeeScript, TypeScript, ECMAScript Harmony, шаблоны Jade, Zen Coding, Emmet, и, конечно же, JavaScript.

PhpStorm включает в себя всю функциональность WebStorm (HTML/CSS редактор, JavaScript редактор) и добавляет полнофункциональную поддержку PHP и баз данных / SQL.

Был задан вопрос: Что такое PyCharm?

Компания русских программистов, проживающих по большей части в Праге, JetBrains любезно предоставила нам лицензии на использование всех своих продуктов в версиях Proffessional. Грех этим не воспользоваться. В рамках курса «Программирования» нам интересен PyCharm — IDE для Python. Вот вам несколько уроков для ответа на вопрос в заголовке:

Sorry, there was a YouTube error.

Короткий вводный урок по PyCharm

Общая информация

PyCharm – это интеллектуальная Python IDE с полным набором средств для эффективной разработки на языке Python. Выпускается в двух вариантах – бесплатная версия PyCharm Community Edition и поддерживающая больший набор возможностей PyCharm Professional Edition. PyCharm выполняет инспекцию кода на лету, автодополнение, в том числе основываясь на информации, полученной во время исполнения кода, навигацию по коду, обеспечивает множество рефакторингов.

Основные отличия Community Edition и Professional Edition

Comunity edition:

• Облегченная IDE для разработки только на Python
• Бесплатная, с открытым кодом, под лицензией Apache 2
• Понимающий контекст редактор, отладчик, рефакторинги, инспекции, интеграция с VCS
• Навигация по проекту, поддержка тестирования, настраиваемый UI, горячие клавиши Vim

Professional Edition:
Напоминаю, компания Jetbrains любезно предоставила студентам Бизнес-информатики лицензии на все свои продукты в версии Professional до января 2020 года. Лицензии в индивидуальном порядке можно получить в ауд. 115/3б и чем раньше, тем лучше.

• Полнофункциональная IDE для разработки на Python, в том числе для многоязычных веб-приложений с фреймворками
• Поддержка фреймворков Django, Flask, Google App Engine, Pyramid, web2py
• Поддержка языков JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, CSS, Cython и др.
• Удаленная разработка, Поддержка работы с БД и языка SQL
• Обнаружение дублирующегося кода
• Диаграммы UML એ & SQLAlchemy
• Python Profiler

Ключевые возможности

• Мощный и функциональный редактор кода с подсветкой синтаксиса, авто-форматированием и авто-отступами для поддерживаемых языков.
• Простая и мощная навигация в коде.
• Помощь при написании кода, включающая в себя автодополнение, авто-импорт, шаблоны кода, проверка на совместимость версии интерпретатора языка, и многое другое.
• Быстрый просмотр документации для любого элемента прямо в окне редактора, просмотр внешеней документации через браузер, поддержка docstring – генерация, подсветка, автодополнение и многое другое.
• Большое количество инспекций кода.
• Мощный рефакторинг кода, который предоставляет широкие возможности по выполнению быстрых глобальных изменений в проекте.
• Полная поддержка свежих версий Django фреймворка.
• Поддержка Google App Engine એ .
• Поддержка IronPython એ , Jython એ , Cython એ , PyPy એ , wxPython એ , PyQt એ , PyGTK એ и др.
• Редактор Javascript એ , Coffescript એ , HTML/CSS, SASS એ , LESS એ , HAML એ .
• Интеграция с системами контроля версий (VCS).
• UML диаграммы классов, диаграммы моделей Django એ и Google App Engine.
• Интегрированное Unit тестирование.
• Интерактивные консоли для Python, Django, SSH એ , отладчика и баз данных.
• Полнофункциональный графический отладчик (Debugger).
• Поддержка схем наиболее популярных IDE/редакторов. таких как Netbeans એ , Eclipse એ , Emacs એ , эмуляция VIM редактора.
• Поддерживаемые языки: Python એ (Versions: 2.x, 3.x), Jython એ , Cython એ , IronPython એ , PyPy એ , Javascript એ , CoffeScript એ , HTML એ /CSS એ , Django એ /Jinja2 એ templates, Gql એ , LESS એ /SASS એ /SCSS એ /HAML એ , Mako એ , Puppet એ , RegExp એ , Rest એ , SQL એ , XML એ , YAML એ .
• PyCharm имеет несколько цветовых схем, а также настраиваемую подсветку синтаксиса кода.
• Интеграция с баг/issue-треккерами, такими как JIRA એ , Youtrack એ , Lighthouse, Pivotal Tracker, GitHub એ , Redmine એ , Trac…
• Огромная, постоянно пополняемая коллекция плагинов.
• Кросс-платформенность (Windows એ , Mac OS X એ , Linux એ ).

Лицензирование
PyCharm Professional Edition имеет несколько вариантов лицензий, которые отличаются функциональностью, стоимостью и условиями использования. Является бесплатным для образовательных учреждений и проектов с открытым исходным кодом.
PyCharm Community Edition — бесплатная версия, обладающая усеченным набором возможностей. Распространяется под лицензией Apache 2.
Системные требования

Создание и настройка проекта

Все процессы описаны для версии PyCharm Professional 2016.1.4.

Для создания нового проекта в меню File необходимо выбрать пункт New Project.

В появившемся окне указываем параметры создаваемого проекта. В поле Location можно указать путь, по которому будет храниться создаваемый проект. В поле Interpreter выбираем версию Python под которой необходимо создать проект. В данном примере выбрана версия Python 2.7.

Для завершения создания проекта нажать кнопку Create.
В данном окне можно выбрать, как создастся новый проект — в новом окне или в текущем.

Проект создан, можно начинать писать код. Для этого нужно создать файл с расширением Py. Правая кнопка мыши – New – Python File.

Задаем название для нового файла, нажимаем ОК. В названии можно использовать буквы латинского алфавита и цифры. Расширение указывать не нужно, оно указано в поле под именем файла.

Проект создан, можно писать код программы. Также в проект можно добавить уже существующие файлы с кодом. Для этого можно просто перенести необходимый файл в каталог проекта. После чего он сразу отобразится в файлах проекта.

Интерфейс и выполнение проекта

Окно программы можно разделить на 4 области. В красной отображаются файлы проекта. В зеленой происходит непосредственная работа с файлами, в том числе — пишется код. Синяя служит для быстрого доступа к функциям построения, запуска и отладки проекта. Дополнительно присутствует функция поиска по коду. Фиолетовая область – консоль вывода.

Приведена программа, которая увеличивает значения массива на 2.

Чтобы выполнить проект, в меню Run необходимо выбрать пункт Run или воспользоваться сочетанием клавиш Alt+Shift+F10.

После выполнения результат можно увидеть на вкладке вывода.

Если код программы предусматривает пользовательский ввод, то консоль вывода может служить консолью ввода данных.

Результат работы программы.

Отладка проекта

Для отладки своего приложения можно пользоваться «брейкпоинтами» (преднамеренное прерывание выполнения программы). Для того чтобы поставить breakpoint нужно нажать левую кнопку мыши слева от строки кода, на которой нужно остановить программу.

После чего выбрать пункт Debug в окне Run проект.

Программа остановит свое выполнение на указаном месте, после чего на вкладке Debugger в области Variables(зеленая область на рисунке) можно отслеживать знаечния всех переменных. Также значения перемнных можно увидеть непосредственно в окне с кодом программы.

Фиолетовая область служит для быстрого доступа к необходимым функциям при отладке(от верхней к нижней кнопки): перезапуск проекта, выполнить программу до следующей точки прерывания, пауза(не активна в данный момент), принудительное завершение программы, просмотр выставленных «брейкпоинтов», игнорировать «брейкпоинты»(программа будет выполняться до конца).

Желтая область служит для переключения между вкладками дебагера и консолью вывода, также в ней находятся кнопки для отладки: шаг с заходом, шаг с обходом, шаг с выходом.

Панель Frames (красная область) позволяет получить доступ к списку потоков вашего приложения. Для каждого потока, вы можете просматривать структуру стека, изучить кадры, перемещаться между кадрами, и автоматически переходить к исходному коду в редакторе.

Если нужно отследить значение определенной переменной, можно воспользоваться окном Watches. Чтобы добавить интересующую Вас переменную необходимо нажать на зеленый плюс и вписать название переменной из кода программы.

Аналогично можно добавить любую другую переменную. Например, чтобы добавить массив, так же нужно указать его имя, после чего во вкладке watches появятся значения элементов массива.

Контроль значения переменной:

Контроль значений всего массива:

Для перехода к следующему шагу программы можно нажать кнопку Resume program или воспользоваться клавишей F9.

Таким образом, можно контролировать ход выполнения программы. Если значение переменной больше отслеживать не требуется, то можно удалить ее из списка переменных. Для удаления используется значок красного минуса.

Pycharm edu в чем отличие

В прошлой теме было описано создание простейшего скрипта на языке Python. Для создания скрипта использовался текстовый редактор. В моем случае это был Notepad++. Но есть и другой способ создания программ, который представляет использование различных интегрированных сред разработки или IDE.

IDE предоставляют нам текстовый редактор для набора кода, но в отличие от стандартных текстовых редакторов, IDE также обеспечивает полноценную подсветку синтаксиса, автодополнение или интеллектуальную подсказку кода, возможность тут же выполнить созданный скрипт, а также многое другое.

Для Python можно использовать различные среды разработки, но одной из самых популярных из них является среда PyCharm , созданная компанией JetBrains. Эта среда динамично развивается, постоянно обновляется и доступна для наиболее распространенных операционных систем — Windows, MacOS, Linux.

Правда, она имеет одно важное ограничение. А именно она доступна в двух основных вариантах: платный выпуск Professional и бесплатный Community. Многие базовые возможности доступны и в бесплатном выпуске Community. В то же время ряд возможностей, например, веб-разработка, доступны только в платном Professional.

В нашем случае воспользуемся бесплатным выпуском Community. Для этого перейдем на страницу загрузки и загрузим установочный файл PyCharm Community.

После загрузки выполним его установку.

После завершения установки запустим программу. При первом запуске открывается начальное окно:

Создадим проект и для этого выберем пункт New Project .

Далее нам откроется окно для настройки проекта. В поле Location необходимо указать путь к проекту. В моем случае проект будет помещаться в папку HelloApp. Собственно название папки и будет названием проекта.

Кроме пути к проекту все остальные настройки оставим по умолчанию и нажмем на кнопку Create для создания проекта.

После этого будет создан пустой проект:

В центре среды будет открыт файл main.py с некоторым содержимым по умолчанию.

Теперь создадим простейшую программу. Для этого изменим код файла main.py следующим образом:

name = input("Введите ваше имя: ") print("Привет,", name)

Для запуска скрипта нажмем на зеленую стрелку в панели инструментов программы:

Также для запуска можно перейти в меню Run и там нажать на подпункт Run ‘main’ )

После этого внизу IDE отобразится окно вывода, где надо будет ввести имя и где после этого будет выведено приветствие:

Почему я не советую учиться программированию в Jupyter notebook

Я рекомендую всем начинающим изучать питон. Но при этом я настоятельно не рекомендую использовать Jupyter notebook или подобные «среды разработки» (в кавычках, потому что на самом деле Jupyter вовсе не среда разработки). Попробую объяснить, почему.

Для начала, что такое Jupyter notebook. Это среда, позволяющая вам писать отдельные куски кода на питоне («ячейки»), а потом в более-менее произвольном порядке их исполнять. Если вы в ней не работали, то довольно сложно представить, что это; возможно, вы существенную часть текста не поймете. Но и не страшно 🙂

Итак, что мне не нравится в Jupyter в контексте обучения программированию, алгоритмам и в контексте олимпиад.

Во-первых, и, пожалуй, самое главное — это очень сильное размытие понятия «программы». В обычных средах разработки — в том же Wing (который я рекомендую), в том же PyCharm (который многие используют), да в чем угодно — вы создаете файл с программой, и запускаете целиком программу, от начала и до конца.

В Jupyter же вы создаете «ноутбук», в нем много «ячеек», и вы запускаете эти ячейки в более-менее произвольном порядке. Можно, конечно, запустить весь ноутбук от начала до конца, но это делают относительно редко. Обычно напишут одну ячейку, запустят, напишут вторую ячейку, запустят, потом найдут ошибку в первой, перезапустят, и т.д. Понимания того, что программу обычно запускают все-таки всю целиком, у вас не возникает. У меня даже не поворачивается язык назвать то, что вы пишете в Jupyter, программой — это не программа, это набор слабо связанных фрагментов кода.

Во-вторых (на самом деле, это очень тесно связано с первой проблемой выше), когда вы работаете в Jupyter notebook, у вас получается очень сложное глобальное состояние. Вы запускали какие-то ячейки, какие-то не запускали, какие-то перезапускали, при этом всё это редактировали и правили баги, и в итоге становится очень сложно понять, что у вас записано в каких переменных, откуда это взялось и как вы этого добились. Очень легко попасть в такую ситуацию, что вы получили некоторый результат, но воспроизвести его заново не можете. Поэтому это тем более не программа.

(Конечно, вы можете все делать в одной ячейке, или регулярно запускать весь ноутбук от начала до конца, но тогда, во-первых, зачем вам Jupyter, во-вторых, все равно уже чисто из-за оформления, всех этих In и Out, кажется, это не выглядит как программа.)

В-третьих, «программы» на Jupyter очень плохо переносимы. Если вы написали обычную нормальную программу на питоне, например, в среде Wing IDE, вы ее спокойно можете открыть в PyCharm или где угодно еще; или даже просто запустить из консоли обычным интерпретатором питона. Вы ее можете послать себе на почту и открыть на телефоне (у меня реально школьники пишут программы на телефоне o_O ). С Jupyter это не выйдет.

(В частности, на олимпиадах надо сдавать именно файл с программой; очень плохо понятно, как организовать автоматическую проверку Jupyter notebook’ов на таком же уровне абстракции, как проверяются обычные программы, и именно поэтому на олимпиадах нельзя писать в Jupyter.)

Аналогично, если школьник решил написать какую-то серьезную программу на питоне, серьезное приложение, с какими-нибудь внешними библиотеками типа тех же pygame или tkinter — он сможет спокойно это сделать в Wing IDE и потом без особых проблем распространять программу, надо будет лишь почитать соответствующую документацию. А в Jupyter это сложнее сделать.

В-четвертых, если вы ставите целью именно научиться программировать, а не освоить конкретную технологию, то не надо изучать какую-то нестандартную среду. Среда должна быть самой простой, позволяющей сразу и понятным образом перейти к написанию программ. Wing IDE является как раз такой средой. Jupyter — нет, там как минимум надо еще понять эту систему ячеек.

Более того, вам как программисту потом, возможно, придется писать во многих разных средах и на разных языках. Если вы писали в Wing, то вы без проблем вообще перейдете на любой другой редактор для любого другого языка. Если вы писали в Jupyter, то перейти будет сильно сложнее.

В контексте обучения алгоритмам я всегда говорю, что алгоритмы отделены от языка. Чтобы писать алгоритмы, надо, конечно, выучить какой-то язык, но это скорее побочный продукт. Чем проще язык, чем меньше он мешает именно изучению алгоритмов — тем лучше. Ну и уж тем более про среды разработки — чем проще среда разработки и чем меньше она мешает собственно обучению программированию и алгоритмам, тем лучше.

Еще одна вещь, которую я говорю всем ученикам, аргументируя выбор питона — это его универсальность. Где бы вы потом ни стали бы работать, чем бы ни стали заниматься, если это хоть как-то, пусть косвенно, связано с программированием, питон вам вполне возможно пригодится. Ну или пригодится какой-нибудь другой похожий язык.

С Jupyter notebook ситуация совсем другая. Несмотря на его популярность, он все-таки очень нишевый продукт. Он популярен в машинном обучении и смежных темах, но это лишь небольшая часть того, где применяется питон, и тем более небольшая часть того, где люди программируют вообще. Зачем учить такую нишевую технологию — непонятно.

(И даже в машинном обучении все-таки Jupyter, как я понимаю, используется только для прототипирования, продакшен-код, скорее всего, будет написан уже на чистом питоне.)

Отмечу, кстати, что среди профессиональных программистов (не машинлернеров, не датасайнтистов, а именно программистов, это разные вещи), насколько я понимаю, отношение в Jupyter тоже неоднозначное. Я, например, его не использую; даже если мне надо что-то запротипировать, несколько простых питоновских файлов мне намного удобнее. И аналогичные мнения я слышал и от других серьезных разработчиков. (Это не отменяет популярность Jupyter, я про то, что есть и люди, кому это неудобно.)

В общем, люди, не учитесь программированию в Jupyter.

Мой курс по алгоритмическому программированию (и подготовке к олимпиадам) для школьников, студентов и всех желающих — algoprog.ru