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Melhor IDE para Python: Qual é o melhor editor de código Python?

Avatar de Juliano Faccioni Juliano Faccioni
10 minutos de leitura 6 meses atrás

VS Code? PyCharm? Jupyter? Neste artigo, você entenderá para que servem essas IDEs e descobrirá qual a melhor IDE para Python!

Se você está começando a aprender Python, provavelmente deve ter se deparado com o termo IDE, ainda que não entenda do que se trata. Ou então pode até estar usando uma IDE sem nem ter percebido.

Mas o que de fato é uma IDE e qual é a melhor IDE para Python? Neste artigo, responderemos esta questão em detalhes. Além disso, listamos as melhores IDEs de Python para cada área, como automação, ciência de dados e desenvolvimento web.

Se você quiser iniciar seus passos em Python agora mesmo, recomendamos conhecer o nosso curso gratuito Python MasterClass, que te leva do zero até o primeiro webapp em menos de duas horas. Caso contrário, vamos seguir com o artigo!

O que é uma IDE em programação?

Uma IDE é um programa de computador criado especificamente para ajudar no desenvolvimento de códigos de programação. As IDEs permitem que programadores escrevam, editem e testem seu código de forma rápida e eficiente.

O nome IDE é uma sigla que vem do inglês Integrated Development Environment (Ambiente de Desenvolvimento Integrado). Embora não seja obrigatório utilizar uma IDE para escrever códigos, programar fora delas é geralmente menos produtivo e eficiente, principalmente quando trabalhamos em projetos grandes, contendo diversos arquivos.

Como uma IDE funciona?

Para um programador, a IDE é um ambiente que proporciona todas as ferramentas necessárias em um só lugar. IDEs geralmente possuem um editor de texto inteligente, múltiplos terminais para execução de código, ferramentas dedicadas de debugging e acesso aos arquivos do projeto — tudo integrado em um programa único.

Uma IDE se assemelha a um estúdio de gravação completo para músicos. Imagine ter um único software onde você pode compor, ajustar e ouvir a música que produziu? Essa é a experiência que uma IDE oferece para um programador.

Quais os componentes de uma IDE?

Embora as funcionalidades possam variar de uma IDE para outra, a maioria das IDEs para Python oferecem componentes como:

  1. Explorador de arquivos: aqui ficam organizados todos os arquivos dentro do seu projeto, como códigos, imagens, arquivos de configuração e o que mais for necessário.
  2. Editor de texto: nesta tela, você consegue editar seu código em tempo real. Muitas IDEs ajudam com esse processo, dando sugestões ou completando seu código automaticamente.
  3. Terminal e console: o terminal serve para executar o código que você está escrevendo, além de permitir acesso a outros comandos do sistema, como a instalação de bibliotecas de Python para o seu projeto.
  4. Controle de versão: se você estiver usando alguma ferramenta de controle de versões de código, como o git, o histórico do seu código aparece aqui.
  5. Debugger (depurador): uma ferramenta especializada para encontrar bugs no seu código. Usando o debugger, é possível inspecionar variáveis e executar seu código linha a linha, entendendo melhor o que ele faz.

Na imagem abaixo temos a interface principal da IDE PyCharm, onde destacamos alguns desses componentes:

Interface da IDE PyCharm com componentes anotados.

IDEs são bastante customizáveis: podemos mudar a posição dos componentes ou até mesmo escondê-los e expandi-los utilizando os botões da interface. Portanto, esses componentes podem estar em posições diferentes no seu computador.

Quais as principais IDEs para Python?

Qual a melhor IDE para Python para quem está começando? Nesta seção, vamos passar pelas principais IDEs de Python e explicar as suas vantagens e desvantagens.

VS Code

O VS Code é uma IDE desenvolvida pela Microsoft. Ele é um programa gratuito e de código aberto.

Página de Download do VS Code.

O VS Code se destaca por seu ecossistema avançado de plugins e extensões e por oferecer suporte a uma grande variedade de linguagens de programação. Dessa forma, essa IDE é altamente customizável para as suas necessidades.

Você pode baixar o VS Code a partir deste link.

Para habilitar o desenvolvimento de código Python no VS Code, é preciso instalar a extensão oficial de Python. Para mais detalhes, confira nosso artigo sobre como instalar e configurar o VS Code para Python.

PyCharm

A IDE PyCharm é mantida pela empresa JetBrains, sendo especificamente voltada para o desenvolvimento Python. Dessa forma, ela oferece todas as ferramentas que programadores Python buscam sem precisar de configurações adicionais.

Página de Download do PyCharm.

O PyCharm possui duas versões: Community (gratuita) e Professional (paga). A versão paga oferece ferramentas de desenvolvimento especializadas, porém a versão gratuita atende muito bem às necessidades gerais de programação Python. Você pode baixar as duas versões neste link.

Para entender como utilizar o PyCharm de forma efetiva logo após sua instalação, confira o nosso tutorial de instalação e uso do PyCharm.

Jupyter Notebook e JupyterLab

O Jupyter Notebook é uma ferramenta que combina blocos de código com imagens, gráficos e textos explicativos. Assim, é possível documentar ideias e compartilhar resultados de maneira interativa e flexível.

Página principal do Jupyter.

Apesar de Notebooks do Jupyter não possuírem todas as ferramentas de uma IDE tradicional, eles frequentemente são acessados a partir do JupyterLab. Este programa expande as funcionalidades dos Notebooks, permitindo a edição de código em múltiplas abas e acesso ao terminal e explorador de arquivos.

Interface básica da IDE para Python Jupyter Lab.

A instalação de Jupyter Notebooks e Jupyter Lab é feita diretamente do seu ambiente de Python. Para mais detalhes, confira nosso tutorial de instalação do Jupyter.

Spyder

A IDE Spyder se autodenomina “a IDE científica” e possui forte afinidade com a comunidade de ciência de dados de Python. Sua experiência de uso e design é baseada nas necessidades de cientistas de dados e acadêmicos.

Página principal da IDE Spyder.

O download e instalação do Spyder deve ser feito através do Anaconda, um ecossistema de Python voltado para a análise de dados. Você pode conferir mais informações na página de download do Spyder.

Mu

A IDE Mu é voltada para o ensino de programação. Sua aparência simplificada e o fato de possuir uma instalação de Python embutida facilitam bastante o uso por quem está aprendendo a programar. Não é coincidência que utilizamos o Mu nos cursos básicos de Python da Asimov Academy!

Para instalá-la, basta fazer o download neste link. Também possuímos um tutorial sobre a IDE Mu, caso você esteja atrás de mais informações sobre seu uso.

Editores de texto: Atom, Sublime Text e Vim

Alguns programadores Python preferem desenvolver código em editores de texto como Atom e Sublime Text. Outros podem até mesmo optar por editores de textos no terminal, como o Vim.

Como essas ferramentas servem apenas para editar arquivos de texto e não para executar código e interagir com o terminal, geralmente é preciso instalar plugins ou extensões para transformá-las em IDEs propriamente ditas. Apesar de ser um processo mais complexo, isso permite customizar esses ambientes da forma que quiser.

Qual é a melhor IDE para Python?

Agora que aprendemos sobre as IDEs de Python, como escolher a melhor IDE para Python que combine com o seu ritmo de aprendizado e tipo de projeto? A seguir, vamos definir a IDE de Python para cada área em que Python é aplicado.

Melhor IDE de Python para análise de dados

Para análise de dados, ferramentas como o Jupyter Notebook e o Spyder, inclusos no Anaconda, promovem uma boa experiência de visualização e manipulação de dados, sendo ótimos parceiros para os que estão começando a lidar com a ciência dos dados em Python.

Melhor IDE de Python para ciência de dados

No campo da ciência de dados, a preferência costuma ser Jupyter Lab através do ambiente do Anaconda. Isso inclui também suas bibliotecas integradas e gerenciador de pacotes conda. Cientistas de dados que preferem uma experiência mais “tradicional” também utilizam o VS Code com a extensão do Jupyter, o que permite integrar interatividade dos Jupyter Notebooks nesta IDE.

Melhor IDE de Python para automação de tarefas

Para automação de tarefas, tanto o VS Code quanto o PyCharm se destacam. Para isso, o ideal é criar arquivos de código bem estruturados que permanecerão sendo usados por muito tempo, no lugar de desenvolver código em ambientes exploratórios como o Jupyter.

Melhor IDE de Python para criação de dashboards e sistemas

Novamente se destacam VS Code e o PyCharm para a criação de dashboards, webapps e sistemas em geral. Como esta tarefa envolve a construção de sistemas complexos, é comum dividi-los em múltiplos arquivos de código. Além disso, algumas bibliotecas utilizadas para esta finalidade, como Dash e Streamlit, nem sempre funcionam de forma correta em ambientes como Notebooks do Jupyter

Melhor IDE de Python para desenvolvimento web

Para desenvolvimento web em geral, tanto o PyCharm quanto o VS Code são excelentes escolhas, considerando seus recursos e suporte a extensões. Na sua versão paga (Professional), o PyCharm oferece excelentes ferramentas de integração com frameworks famosos para desenvolvimento web, como Flask e Django.

Melhor IDE de Python para iniciantes na programação

Ao iniciarmos nosso aprendizado de programação, devemos passar o máximo de tempo possível estudando os conceitos e praticando a escrita de código, sem nos preocuparmos com os detalhes do nosso setup de Python. Por isso, recomendamos a IDE Mu para iniciantes, uma vez que ela inclui também uma instalação funcional de Python em um download único.

Melhor IDE sem precisar instalar Python

Mas e se você quiser praticar programação sem precisar passar pelo processo de instalação de Python? Existem algumas IDEs para Python oferecidas de forma online, onde você pode testar seus códigos diretamente pelo navegador.

Uma das ferramentas mais famosas nesse sentido é o Google Colab, com a qual você pode criar e compartilhar Notebooks do Jupyter utilizando a infraestrutura do Google. O acesso é gratuito, porém pode ser preciso pagar para ter acesso a computadores mais poderosos.

Pensando nos iniciantes, a Asimov Academy também oferece o seu próprio compilador de Python online de forma totalmente gratuita. Nesse compilador, você pode testar seus códigos e obter feedback instantaneamente. Além disso, usuários cadastrados conseguem salvar seus códigos na plataforma da Asimov!

Veredito: qual é a melhor IDE para programar em Python?

Para o público que está começando, recomendamos a IDE Mu — é a mesma que usamos no nosso curso gratuito Python MasterClass.

Já para programadores mais experientes, vale a reflexão sobre suas necessidades pessoais. Grande parte dos programadores utilizam VS Code ou PyCharm; mesmo aqui na Asimov Academy, você encontra as duas sendo utilizadas por diferentes membros da nossa equipe. Consideramos ambas como as melhores IDEs de Python!

Se você ainda está em dúvida, recomendamos experimentar o uso das IDEs para ver com qual você se adapta melhor. Pratique Python com cada uma delas por algumas semanas e logo você terá a resposta de qual a melhor IDE para Python para você.

Imagem de um notebook

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import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patches


# Dimensões totais da área em metros

total_width = 30 # largura total em metros

total_height = 20 # altura total em metros


# Dimensões das áreas individuais (aproximadas)

spaces = {

"Área Estratégica": (6, 5), # 30 m²

"Área de Atendimento": (7, 5), # 35 m²

"Escritório Administrativo": (5, 5), # 25 m²

"Depósito": (8, 5), # 40 m²

"Garagem": (6, 5), # 30 m²

"Estacionamento Aberto": (6, 5) # 30 m²

}


# Cores para cada área

colors = {

"Área Estratégica": "lightblue",

"Área de Atendimento": "lightgreen",

"Escritório Administrativo": "peachpuff",

"Depósito": "lightcoral",

"Garagem": "lightgrey",

"Estacionamento Aberto": "khaki"

}


# Criação da figura

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))

ax.set_xlim(0, total_width)

ax.set_ylim(0, total_height)

ax.set_aspect('equal')

ax.set_title("Planta Baixa de Área Comercial (190 m²)", fontsize=15)


# Posições para cada espaço

positions = {

"Área Estratégica": (0, 15),

"Área de Atendimento": (6, 15),

"Escritório Administrativo": (13, 15),

"Depósito": (0, 10),

"Garagem": (8, 10),

"Estacionamento Aberto": (16, 10)

}


# Adiciona cada espaço à planta baixa

for area, (width, height) in spaces.items():

x, y = positions[area]

rect = patches.Rectangle((x, y), width, height, linewidth=1.5, edgecolor="black", facecolor=colors[area])

ax.add_patch(rect)

ax.text(x + width / 2, y + height / 2, f"{area}\n{width}m x {height}m", ha='center', va='center', fontsize=10, weight='bold')


# Remover eixos

plt.axis('off')

plt.show()


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Fabio Batista 04/11/2024