เพื่อน ๆ คงจะเคยเขียนไพธอนกันมาแล้วใช่ไหมครับ แต่สงสัยว่า ตัวไพธอนสามารถเขียนได้ที่ไหนบ้าง เช่นเขียนได้บน IDLE ที่มากับกับตัวไพธอนที่เราได้ดาวน์โหลดมาตั้งแต่แรก หรือแม้แต่เขียนบนคอมมานด์ไลน์ หรือไม่ว่าจะเป็นการเขียนบนเว็บบราวเซอร์ก็ยังได้ และแน่นอนว่าตัวสุดท้ายที่ผมกำลังจะพูดถึงนี้เป็นที่นิยมมากที่สุดในการเขียนโปรแกรมไพธอนก็คือ IDE(Integrated Development Environtment) ส่วน IDE ที่สามารถใช้เขียนไพธอนมีกี่ตัว ตัวไหนเป็นยังไงและน่าสนใจแตกต่างกันไปอย่างไรบ้าง วันนี้ผมจะมาสอนติดตั้งตัว IDE ของแต่ละเจ้ากันครับ
IDE คืออะไร,แนะนำ IDE( Integrated Development Environment) วันนี้ผมจะมาแนะนำ IDEs สำหรับมือใหม่หัดเขียน Python กันครับ
IDE คืออะไร?
integrated development environment(IDE) เป็นแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์ที่ให้สิ่งอำนวยความสะดวกครบวงจรแก่โปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์เพื่อการพัฒนาซอฟต์แวร์ IDE อย่างน้อยจะต้องประกอบไปด้วย source code editor, build automation tools and a debugger
สำหรับคนที่เพิ่งหัดเขียนโปรแกรมภาษาไพธอน วันนี้เรามาดูในส่วนของ integrated development environment (IDE) ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นมากสำหรับการเขียนไพธอน และมีของหลายค่ายไว้ให้ดาวน์โหลดกัน เราจะมาสอนวิธีติดตั้ง พร้อมทั้งพูดถึงข้อดีข้อเสีย (เท่าที่จะเขียนได้)ของแต่ละตัวกันเลย
1. Pycharm
เป็น IDE ที่นิยมมากค่ายหนึ่งสำหรับผู้ที่เริ่มต้นเขียนภาษาไพธอน และผู้เขียนก็ยังใช้ตัวนี้เป็นหลัก โดยแบ่งออกเป็น 2 Edition คือ Community Edition และ Professional Edition โดย professional Edition นั้นจะเสียเงินเพื่อเพิ่มเครื่องมือต่างๆเข้าไป จุดเด่นของ Pycharm คือ มาพร้อมกับ Django IDE และเป็นตัว debug ของ JavaScript, Python และ Django
สามารถเข้าไปดาวน์โหลดได้ที่https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
แนะนำ Community Edition สำหรับมือใหม่
การติดตั้ง ก็ไม่ยากเย็นนัก กด Run จากไฟล์ .exe จากนั้นจะขึ้นหน้าต่างนี้
จากนั้น สร้างโปรเจค สร้างไฟล์ .py เป็นอันเสร็จสิ้นการติดตั้ง
พิมพ์ทดสอบ hello World
2.Microsoft visual studio
Microsoft visual studio เป็น IDE ที่นิยมมากจากค่าย Microsoft โดยมีถึง 3 Edition คือ Community, Professional และ Enterprise โดยมีจุดเด่นคือ มี extend library ที่มีมากและพัฒนาอยู่ตลอด และมี feature intellisense ซึ่งเป็นจุดเด่นของทางฝั่ง Microsoft
สามรถเข้าไปโหลดได้ที่ https://visualstudio.microsoft.com/
จากนั้น ทำทุกอย่าง คล้าย Pycharm เป็นอันเสร็จสิ้นการติดตั้ง
3. Atom เป็น IDE free ที่พัฒนามาจาก Text editor(MIT license)จากทางค่าย GitHub
สามารถเข้าไปโหลดได้ที่ https://ide.atom.io/
4. Jupyter
Jupyter เป็น IDE ที่เป็นแบบ Interactive Shell ที่ เหมาะสำหรับการใช้งานด้าน Data science และ Machine learning สำหรับการติดตั้งแนะนำให้ติดตั้งผ่าน anaconda platform เนื่องจากจะได้รับ library ที่สำคัญอย่าง Pandas และ Numpy และอื่นๆมาด้วยโดยไม่ต้องไปติดตั้งใหม่
ดาวน์โหลดได้ที่ https://www.anaconda.com/distribution/
เมื่อเข้าไปจะปรากฎหน้าต่างนี้ คลิกดาวน์โหลด แล้วกด RUN
เมื่อกด ติดตั้ง แล้ว ค้นหา target ของ Jupyter Notebook → copy แล้วไปที่ target นั้น มันจะนำทางไปที่ python
copy localhost:8888………………….25f แล้วเปิดใน Tap ใหม่ ของ Browser
ให้เลือกที่เดสทอป กด new แล้วกด Python 3
เสร็จสิ้นการติดตั้ง ทดสอบ Hello World
5.Pydev
สำหรับ Pydev ในขั้นแรก จะต้องโหลด Eclipse
ดาวน์โหลดได้ที่ https://www.eclipse.org/
บางท่านอาจจะเจอปัญหานี้
ให้ไปโหลดจาวา 1.8.0 มาและติดตั้ง
โหลดจาวาได้ที่นี่ https://www.java.com/en/download/win10.jsp
กด install จากนั้นรอ ระหว่าง install กดตกลงให้หมด
กด lunch จะขึ้นหน้านี้
จากนั้นเข้าไปที่ help → install new software
กด add แล้วพิมพ์ตามนี้
ติ๊กสองอันแล้วกด next
Pydev จะมาอยู่ตรงมุมบนขวา
window → preference → Pydev → interpreter → python interpreter → browse for python
พิมพ์เวอร์ชั่นไพธอน พิมพ์ที่อยู่ python application จากนั้นกด Apply
จากนั้นสร้าง Project → Package → และ Module ตามลำดับ
ไปทดสอบกันเลย
จะเห็นได้ว่ามี IDE หลายเจ้าให้เลือกใช้งาน และแต่ละเจ้าก็มีข้อดีข้อเสียแตกต่างกันไป สำหรับเพื่อนๆที่กำลังจะสนใจ หรืออยู่ในช่วงหัดเขียน Python ผู้เขียน แนะนำ 1 และ 2 เนื่องจากติดตั้งได้ง่าย และไม่ซับซ้อนเกินไป แต่ถ้าหากเพื่อนๆ เขียนมาได้สักพักแล้ว แล้วสนใจเกี่ยวกับ Data science หรือ Learning Machine ก็ควรใช้ ๋Jupyter หรือถ้าเพื่อนๆอยากเขียน Java ต่อไปในอนาคต ก็ควรจะใช้ Pydev ทั้งนี้การเลือก IDE ขึ้นอยู่กับความชอบและเป้าหมายในการเขียนของเพื่อนๆเลยครับ
ถ้าชื่นชอบบทความนี้ อย่าลืมกด clap คนละ clap เพื่อเป็นกำลังใจในการสร้างสรรค์ผลงานด้วยครับ และมีข้อติชมใดๆ ก็แสดงความคิดเห็นใต้โพสต์ได้เลยครับ และสุดท้ายนี้ ฝากติดตามหน้าเพจ Stack Python ของเราด้วยครับ see you next article ครับ
