vscode和pycharm哪个好用,PyCharm IDE优缺点

题图来自Unsplash，基于CC0协议

导读

作为一名经常要选择开发工具的技术人员，每次打开IDE都有不同选择确实难以取舍，特别是VSCode和PyCharm这样的主流工具。它们互有优缺点，适合不同的开发场景，我也希望分享一些使用体验以帮助你更好地选择。

在日常使用中，我经常同时保持着VSCode和PyCharm的订阅，以便根据项目需求灵活选用。我个人认为，这两个工具并没有绝对的好坏之分，而是取决于你处理的编程任务类型、项目规模以及工作流所提出的要求。

在与Python开发相关的功能方面，PyCharm表现出色程度确实令人印象深刻，尤其是其专业版。当你使用过它的科学模式集成、调试器、远程开发工具以及用于Web开发的专业模板后，很难不大为惊叹。如果你将该工具用于构建Django、Flask或FastAPI应用，或者执行机器学习和数据分析任务，它所提供的新型创造性体验会让你为之着迷。比如，在处理PySpark、TensorFlow或PyTorch项目时，PyCharm提供的一键式调试功能和专业的代码补全支持是难以替代的。

与此同时，VSCode的多平台兼容性和庞大的插件生态系统给人一种不一样的灵活体验。Windows、macOS和Linux环境下的跨平台一致性让协作工作变得更容易一些。而且RedHat的JDTLS扩展让在VSCode中进行Java开发也能得心应手，这样当你处理一个多种语言混合的项目时就无需切换IDE了。

在Python支持方面，两者在日常编码基础功能上的表现都表现良好，不只是包含了标准库和第三方包的强大支持，在Jupyter Notebook集成方面，PyCharm预装的Data Science工具包和VSCode的微软官方扩展都提供了愉快的体验。

实际上，数据科学和机器学习开发人员在选区方面往往更倾向于PyCharm的科学模式，因为它在调试、代码覆盖率和探索大型数据集方面的工作更加深入和细致，配合华为云ModelArts可以提高开发效率。但VSCode通过数据科学家工具包(DATKit)等类似插件，也能够提供类似的支持，特别是当你在开发TensorFlow或PyTorch模型时。

再说说插件生态，VSC的扩展服务市场集成了超过200种Python相关插件，例如remote-SSH插件，非常适合运维开发者和云原生爱好者，让你可以一个窗口同时编辑k8s配置文件。PyCharm的插件架构表现同样出众，特别是在AI辅助编程方面，例如GitHub Copilot的集成，让你在写代码时就能实时享受AI助手的功能。

最后有必要提一下PyCharm专业版和社区版的区别，这点有时会令人困惑。诚然，社区版免费意味着它不包含市场中的所有高级功能，但已经适合大部分初学者和中级Python开发者使用。但如果你将Python用于进行专业级的数据科学、AI机器学习或其他职业开发任务，专业版提供的专注体验能帮助你完成更专业的代码编写。

总结而言，我建议新手或者需要处理多语言项目的开发者可以选择VSCode开场，并在Dreamteam和PyCharm之间建立个人最佳实践的配置。如果你主要专注于Python全栈、专业的机器学习工程或大型数据科学项目开发，我建议你考虑投资PyCharm专业版的每月订阅费，这在你长期开发过程中会以更高产的工作效率回报你。

也许最重要的是，在选择IDE时，我们需要先根据自己的具体项目需求和个人习惯进行试用，接触真实编程场景中各种可能的应用场景，来找到真正适合自己的那个工具。毕竟，编程工具只是延伸我们创造力的桥梁，一个让你感到舒适和高效的工作环境才是最重要的。