常用 Python 執行平台比較：本機、雲端、IDE，哪個適合你？
Python 是一種用途廣泛的程式語言，可以用於 Web 開發、資料科學、機器學習、腳本編寫等各種領域。要執行 Python 程式碼，您需要一個 Python 執行環境。市面上有許多不同的 Python 執行平台，各有其優缺點。本文將比較幾種常見的 Python 執行平台，並分析它們的適用場景，最後特別介紹 Google Colab 的優勢。
Python 執行平台比較
下表比較了幾種常見的 Python 執行平台：
| 平台/工具 | 類型 | 優點 | 缺點 | 適合場景 |
|---|---|---|---|---|
| Windows 命令列/PowerShell | 作業系統內建 | 輕量級、啟動快速、所有 Windows 系統都有 | 無程式碼編輯器輔助功能、不適合大型專案、互動式環境程式碼無法儲存 | 執行簡單 Python 程式碼片段、執行腳本、測試安裝 |
| Linux/macOS 終端機 | 作業系統內建 | 輕量級、啟動快速、Linux/macOS 系統內建、適合伺服器環境 | 無程式碼編輯器輔助功能、不適合大型專案、互動式環境程式碼無法儲存 | 執行簡單 Python 程式碼片段、執行腳本、伺服器管理、系統管理 |
| Spyder | IDE (科學計算) | 介面類似 MATLAB、內建變數檢視器、繪圖視窗、檔案瀏覽器、除錯器 | 介面複雜、初學者需要時間熟悉、主要用於科學計算 | 科學計算、資料分析、機器學習 (需要頻繁查看變數、數據、圖表) |
| Colab | 網頁版 Jupyter Notebook | 免費 GPU/TPU、無需在本機安裝、方便分享協作、預先安裝許多資料科學套件 | 需要網路連線、執行時間/資源有限制、安全性考量 (程式碼和資料在雲端) | 機器學習、深度學習、資料科學、學習 Python、原型開發、團隊協作 |
| Jupyter Notebook | 網頁版互動筆記本 | 互動性強、適合資料分析/展示、支援 Markdown、可匯出多種格式 | 除錯功能較弱、不適合大型專案 | 資料分析、數據科學、機器學習 (探索、實驗、展示)、撰寫技術文件、教學 |
| JupyterLab | 網頁版互動筆記本 | Jupyter Notebook 的進化版、更像 IDE、多視窗、可拖曳、更強大的擴充功能 | 除錯功能較弱、不適合大型專案 | 資料分析、數據科學、機器學習 (探索、實驗、展示)、技術文件、多檔案專案 |
| Anaconda | Python 發行版 | 一次安裝包含資料科學所需工具、conda 套件/環境管理 | 安裝包較大、可能包含不必要的套件 | 資料科學、機器學習 (一站式解決方案、環境管理) |
| Miniconda | 輕量級 Anaconda | 只包含 conda 和基本工具，更輕量、更靈活 | 需要手動安裝其他套件 | 與 Anaconda 類似，但更適合進階使用者、需要自訂環境 |
| Visual Studio Code | 程式碼編輯器/IDE | 輕量級、高度可定制、支援多種語言、內建 Git、強大除錯功能、活躍社群、豐富擴充套件 | 需要自行安裝 Python 環境和擴充套件 | 各種 Python 開發 (Web、腳本、資料科學、機器學習)、多語言開發 |
| PyCharm | IDE (專業版付費) | 功能強大的 Python IDE、智慧程式碼補全、除錯、重構、測試、版本控制、Web 開發支援 (Professional 版)、資料庫支援 (Professional 版) | 付費 (Community 版功能有限)、啟動較慢、佔用資源較多 | 大型 Python 專案、Web 開發 (Django, Flask)、專業開發 |
| Thonny | IDE (初學者) | 簡單易用、專為初學者設計、內建除錯器、變數檢視器 | 功能相對簡單、不適合大型專案 | Python 初學者、教學 |
| IDLE | Python 內建 IDE | 輕量級、Python 自帶、簡單易用 | 功能較少、介面簡陋 | 學習 Python 基礎、執行簡單程式碼 |
| 線上 Python 編輯器 | 網頁版 | 無需安裝、方便快速測試 | 功能有限、通常不支援第三方模組、安全性考量 | 快速測試程式碼片段、學習基本語法 |
| PythonAnywhere | 雲端 IDE/PaaS | 網頁版 IDE、可部署 Python 應用程式 (Web 應用、排程任務)、提供資料庫 | 免費方案有限制、需要網路連線 | 雲端開發、部署 Web 應用、學習 Python、排程任務 |
| Repl.it | 雲端 IDE | 網頁版 IDE、支援多種語言、協作功能、可部署應用程式 | 免費方案有限制、需要網路連線 | 雲端開發、多語言開發、快速原型、協作 |
Colab 的優勢
在眾多 Python 執行平台中，Google Colab (Colaboratory) 有其獨特的優勢，特別適合以下情境：
- 機器學習和深度學習： Colab 免費提供 GPU 和 TPU 資源，可以加速模型訓練。
- 資料科學和數據分析： Colab 預先安裝了許多常用的資料科學套件 (NumPy, Pandas, Matplotlib 等)，方便您快速進行資料處理和分析。
- 學習 Python： Colab 不需要您在本機電腦上安裝任何軟體，只要有瀏覽器和 Google 帳戶，就可以開始學習 Python。
- 原型開發 (Prototyping)： 您可以在 Colab 中快速建立和測試您的程式碼，並與他人分享。
- 團隊協作： Colab 筆記本可以像 Google 文件一樣方便地共享和協同編輯。
- 免除環境設定： Colab 提供了一個預先配置好的 Python 環境，省去了您在本機設定環境的麻煩。
總之，如果您需要進行機器學習、深度學習、資料科學相關的 Python 開發，或者您是一位 Python 初學者，或者您希望與他人方便地共享和協作您的程式碼，Colab 都是一個非常好的選擇。