Jupyter Notebook чаще используется в сфере Data Science, чем PyCharm, из-за ряда причин, которые делают его более удобным для определенных типов задач, связанных с анализом данных. Вот несколько ключевых причин:
1. **Интерактивность**: Jupyter позволяет выполнять код по ячейкам (cells), что очень удобно для разведочного анализа данных, построения гипотез и экспериментов. Вы можете запустить одну ячейку с кодом, проверить результаты, затем быстро изменить код и повторить запуск.
2. **Визуализация**: Jupyter отображает графики и диаграммы непосредственно в тетрадке, под кодом, который их генерирует, что делает процесс анализа данных более наглядным и понятным.
3. **Документирование**: Jupyter позволяет сочетать текст (написанный на Markdown), изображения, уравнения LaTeX и код в одном документе. Это обеспечивает возможность создания воспроизводимых аналитических отчетов.
4. **Универсальность и доступность**: Jupyter Notebook поддерживает множество языков программирования (через различные ядра), и его можно использовать на любой платформе. Тетрадки легко делиться с другими, они могут быть открыты в любом веб-браузере без необходимости установки IDE.
5. **Образовательный ресурс**: Ноутбуки часто используются для обучения, позволяя студентам пошагово следовать материалу, а также изменять и запускать код в интерактивной среде.
6. **Простота установки и настройки**: Для начала работы с Jupyter не требуется сложной настройки, в отличие от полнофункциональных IDE, которые могут потребовать дополнительных шагов для конфигурации проекта, интерпретатора Python и библиотек.
PyCharm, с другой стороны, является мощной IDE и предлагает множество функций, таких как интегрированный отладчик, система контроля версий и профессиональный рефакторинг кода, которые могут быть более предпочтительными для разработки программного обеспечения. Однако, хотя PyCharm может быть настроен для поддержки работы с Jupyter ноутбуками, он всё же ориентирован в первую очередь на традиционную разработку ПО, и поэтому может быть перегружен для задач, где требуется интерактивность и визуализация данных.
Таким образом, выбор инструмента часто зависит от конкретной задачи и личных предпочтений пользователя. Некоторые специалисты используют Jupyter для исследовательской работы и проектирования решений, а затем переносят полученный код в PyCharm для разработки более стабильного и масштабируемого программного продукта.