Spyder (Scientific PYthon Development EnviRonment) est un IDE open-source pour le langage Python, spécialement conçu pour répondre aux exigences des professionnels de la Data Science. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable créé par un développeur français.
À l’aube des années 2000, de nombreuses entreprises ont commencé à exploiter l’analyse de données pour leurs décisions stratégiques.
Le langage de programmation Python était l’un des plus utilisés par les analystes et Data Scientists, mais il n’existait pas encore d’environnement de développement intégré (IDE) spécifiquement conçu pour répondre à leurs besoins.
C’est le développeur français Pierre Raybaut qui a décidé de combler ce manque, en lançant le projet Spyder : Scientific PYthon Development EnviRonment.
Qu’est-ce que Spyder ?
Cet environnement de développement intégré offre un ensemble complet d’outils et de fonctionnalités spécifiquement adaptés aux tâches de la data science.
Il se distingue des autres IDE Python par sa focalisation sur l’analyse de données et la visualisation. Son interface utilisateur est conviviale, et propose une disposition intuitive des différents panneaux.
Ceci facilite la navigation et l’utilisation des fonctionnalités. L’éditeur de code avancé fournit des outils comme la coloration syntaxique, la suggestion de code et la complétion automatique pour accroître la productivité du développeur.
Par ailleurs, Spyder intègre des bibliothèques scientifiques populaires de Python telles que NumPy, Pandas, Matplotlib et SciPy. Les Data Scientists peuvent donc les utiliser de manière transparente pour simplifier leur workflow et accélérer le développement d’applications data.
Au sein de cet environnement unifié, les utilisateurs peuvent facilement manipuler les données, réaliser des calculs scientifiques complexes et créer des visualisations percutantes.
De plus, la console interactive de Spyder permet d’exécuter du code Python en temps réel. Ceci offre aux Data Scientists la possibilité de tester rapidement des morceaux de code, de vérifier les résultats et d’expérimenter de nouvelles idées sans avoir à exécuter l’ensemble du script.
D’abord utilisé principalement par Pierre Raybaut lui-même et un petit groupe de développeurs et de scientifiques, Spyder a peu à peu gagné en popularité jusqu’à devenir un outil essentiel pour de nombreux professionnels.
Largement utilisé dans les domaines de la science des données, il s’agit aussi d’un précieux allié dans l’ingénierie, la finance, la recherche scientifique et bien d’autres secteurs où l’analyse et la manipulation des données jouent un rôle essentiel.
Au fil des années, Spyder a continué à évoluer et à s’améliorer grâce à la contribution d’une large communauté active. De nouvelles fonctionnalités ont été ajoutées, telles que le débogage interactif, l’intégration avec les systèmes de contrôle de version comme Git et les outils avancés d’analyse de code.
On le reconnaît aujourd’hui comme l’un des IDE les plus populaires pour la programmation en Python, tout particulièrement dans le domaine de la Data Science. Des milliers de scientifiques, ingénieurs et analystes du monde entier s’en servent au quotidien.
À quoi sert Spyder pour la Data Science ?
Dans le domaine de la Data Science, les professionnels travaillant avec Python peuvent profiter des nombreuses fonctionnalités offertes par Spyder.
L’éditeur de code avancé permet d’écrire du code plus rapidement et prend en charge la gestion des projets, facilitant l’organisation et la navigation dans les fichiers.
L’intégration des bibliothèques scientifiques permet par exemple de manipuler des tableaux avec NumPy, d’effectuer des opérations d’analyse et de transformation avec Pandas, de créer des visualisations avec Matplotlib ou encore d’utiliser les fonctionnalités de calcul scientifique de SciPy.
La console interactive permet d’exécuter du code Python en temps réel, notamment pour tester des morceaux de code, vérifier les résultats et explorer les données de manière interactive.
Elle prend en charge la saisie multi-lignes, facilitant l’écriture et l’exécution de blocs de code plus complexes. Les fonctionnalités de débogage interactif permettent quant à elles d’identifier et de résoudre rapidement les erreurs dans le code.
À chaque étape de l’exécution, les Data Scientists peuvent identifier et résoudre rapidement les erreurs, exécuter le code pas à pas et suivre le processus. Là encore, ceci permet de gagner un temps précieux.
À l’aide du profilage de code, il est possible d’identifier les parties du code prenant le plus de temps à s’exécuter. Les Data Scientists peuvent utiliser cet outil pour optimiser leurs programmes et améliorer les performances en identifiant les goulots d’étranglement et en effectuant les ajustements appropriés.
En outre, la gestion des environnements virtuels Python est facilitée par Spyder. Les Data Scientists peuvent donc créer et gérer facilement des environnements isolés pour leurs projets. C’est particulièrement utile pour travailler sur plusieurs projets avec des dépendances différentes.
Enfin, l’intégration avec les notebooks Jupyter offre aux Data Scientists la possibilité de combiner les avantages d’un environnement de développement traditionnel avec la flexibilité et l’interactivité des notebooks.
Comparaison avec les autres IDE
Il existe de nombreux IDE pour Python, et chacun comporte ses fonctionnalités, ses avantages et inconvénients spécifiques.
Dans le domaine de la Data Science, un autre IDE apprécié est Jupyter Notebook. Il permet d’exécuter du code Python de manière interactive et d’intégrer des blocs de texte, des graphiques et des visualisations.
Cependant, Spyder offre une interface plus complète et un environnement de développement plus traditionnel avec un éditeur de code dédié et des fonctionnalités de débogage avancées.
Plus généraliste, PyCharm est un IDE Python développé par JetBrains. Il offre une large gamme de fonctionnalités pour la programmation, dont le débogage, l’auto-complétion, le refactoring et l’intégration avec des outils de gestion de version. Il ne s’agit toutefois pas d’un environnement spécialement dédié à la data science.
Enfin, Visual Studio Code est un éditeur de code extensible qui prend en charge de nombreux langages y compris Python. Il offre une grande flexibilité grâce à son écosystème d’extensions et à sa communauté active, mais manque lui aussi d’outils de science des données.
Malgré tout, le choix de l’IDE dépend des préférences personnelles, du type de projet et des besoins spécifiques. Certains peuvent préférer l’approche interactive de Jupyter Notebook, et d’autres peuvent opter pour la polyvalence de PyCharm ou la flexibilité de Visual Studio Code.
Comment utiliser Spyder ?
L’installation de Spyder est un processus relativement simple et direct. Cet IDE est compatible avec les principaux systèmes d’exploitation, tels que Windows, macOS et Linux.
Pour l’installer sur votre ordinateur, commencez par télécharger Python depuis le site officiel. Choisissez la dernière version stable en date selon votre système d’exploitation, et suivez les instructions d’installation pour terminer le processus.
Vous pouvez ensuite utiliser l’outil de gestion de packages Python « pip » pour installer Spyder. Ouvrez une fenêtre de terminal ou de ligne de commande, et exécutez la commande « pip install spyder ».
Ceci permet de télécharger et d’installer Spyder et toutes ses dépendances. Il ne vous reste qu’à lancer l’IDE en exécutant la commande « spyder » dans le terminal ou l’invite de commandes.
Ce processus peut être simplifié par l’utilisation de gestionnaires de packages spécifiques à votre OS tels que Anaconda, pour gérer les dépendances et configurations spécifiques à la data science.
Il est aussi recommandé de consulter la documentation officielle de Spyder pour obtenir des instructions plus détaillées. Après l’avoir installé, vous pouvez commencer à l’utiliser pour développer des applications Python ou effectuer des analyses de données.
Conclusion
Grâce à ses nombreux avantages, Spyder s’est imposé comme l’IDE Python préféré des analystes, ingénieurs et scientifiques des données.
Afin d’apprendre à le maîtriser, vous pouvez choisir DataScientest. Toutes nos formations comportent un module dédié à Python et ses bibliothèques de science des données.
À travers nos différents programmes, vous pourrez acquérir toutes les compétences requises pour devenir Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Machine Learning Engineer ou Data Product Manager.
Vous apprendrez aussi à manier les outils de Dataviz, d’ingénierie des données, d’analyse, de Business Intelligence et découvrirez les techniques de Machine Learning.
Tous nos cursus se complètent intégralement à distance, et permettent d’obtenir un certificat de notre partenaire des Mines ParisTech PSL Executive Education. Grâce à nos partenariats avec Microsoft Azure et Amazon Web Services, vous pourrez aussi obtenir une certification cloud.
Les formations de notre organisme reconnu par l’État permettent aussi d’obtenir une certification enregistrée au RNCP, et sont éligibles au CPF pour le financement. Découvrez vite DataScientest !
Vous savez tout sur Spyder. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur Python et notre dossier sur Jupyter Notebook.
