Jupyter 和 Pycharm 的区别

作为两种非常流行的 Python 集成开发环境，Jupyter 和 Pycharm 都有很好的用户口碑，但它们之间也存在一些区别。本文将从以下几个方面介绍两者的区别。

1. 目的不同

Jupyter 主要针对数据科学和数据可视化等领域，提供了可交互式的环境，能够让用户较为方便地进行探索性数据分析和演示等工作。而 Pycharm 则更加注重代码开发的工具和工作流程，它提供了更全面的代码编辑、代码调试、版本控制等功能，考虑了更多面向软件开发的需求。

2. 编辑器界面不同

Jupyter 提供了基于 Web 的交互式界面，即 Notebook，其中可以包含代码、文本、图像和输出等多种内容，给用户带来了非常友好的交互体验。而 Pycharm 则是在本地的图形化编辑器中提供对 Python 代码的完整支持，提供了更加熟悉的用户界面和工作流程，包括侧边栏、代码补全、代码检查、调试器等等功能。

3. 支持的语言不同

Jupyter 除了支持 Python 语言，还支持多种其他语言，例如 R、Julia 和 Scala，进行交互式计算和可视化。而 Pycharm 主要专注于 Python 语言的开发，虽然可以集成其他语言的插件，但并不如 Jupyter 那样广泛。

4. 适用场景不同

Jupyter 适用于探索性数据分析、数据科学竞赛、教学等场景，以及需要和其他人分享和展示代码和数据的情景。而 Pycharm 适用于软件开发、项目管理、代码调试等场景，可以满足大规模的软件开发需求。

总之，虽然 Jupyter 和 Pycharm 都是 Python 集成开发环境，但它们的定位、功能、适用场景都有所不同，需要根据实际情况来选择使用。