Como cientista de dados que usa Python, você pode se perguntar quais são as vantagens de trabalhar com um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) como o PyCharm. Pela legibilidade e simplicidade do Python, dá para editar seu código em um editor de texto e pedir para o interpretador executar. Então por que usar um IDE mais pesado e complexo para chegar ao mesmo resultado?
Nas seções a seguir, vamos responder a essa pergunta mostrando quais problemas específicos o PyCharm resolve para você e como aproveitar seus benefícios no dia a dia.
Por que você precisa do PyCharm?
Ter um bom ambiente de desenvolvimento é fundamental para turbinar sua produtividade. Programar em Python vai além de escrever código: envolve testes, depuração (debug), gerenciamento de ambientes e pacotes, controle de versão e várias outras tarefas repetitivas que nem sempre são evidentes. Um IDE como o PyCharm ajuda você a focar no que importa simplificando o restante, com recursos como realce de sintaxe, indentação automática, ferramentas de depuração e muito mais.
Instalando e configurando o PyCharm
Antes de instalar o PyCharm, confirme se seu hardware atende aos requisitos técnicos para instalar e rodar o software. A lista completa está no site da JetBrains, mas, resumindo, seu computador deve:
- Ter pelo menos 4 GB de RAM (8 GB recomendado)
- Ter pelo menos 2,5 GB de espaço em disco e 1 GB para caches
- Ter Python 2.7 ou Python 3.6 (ou mais recente) já instalado A instalação do PyCharm é semelhante a de outros softwares e pode ser feita assim:
- Primeiro, acesse o site da JetBrains para baixar o IDE. A tela será assim:
- Existem opções diferentes conforme seu sistema operacional. A opção padrão corresponde ao SO detectado ao abrir o site (em computadores Windows, a opção padrão será Windows).
- Clique no botão Download da sua plataforma. O download pode levar alguns minutos.
Se você baixar a edição Professional, poderá aproveitar os recursos exclusivos durante o período de teste gratuito de 30 dias. Depois será necessário comprar uma licença para continuar usando. Já a edição Community é gratuita e pode ser usada logo após a instalação.
Quando o download terminar, abra o explorador de arquivos na pasta onde o instalador foi salvo. Agora, inicie a instalação:
- Execute o arquivo pycharm-2021.3.exe e siga o assistente de instalação. Sua tela será parecida com esta:
Clique em Next e siga as etapas do assistente de instalação:
- Mantenha as seguintes opções em mente durante a instalação:
- 64-bit launcher: cria um atalho na sua área de trabalho.
- Open Folder as Project: adiciona ao menu de contexto das pastas a opção de abrir o diretório como um projeto do PyCharm.
- .py: associa arquivos Python para abrirem no PyCharm.
- Add launchers dir to the PATH: permite executar esta instalação do PyCharm pelo console sem precisar informar o caminho completo.
Para abrir o IDE recém-instalado, procure-o no menu Iniciar do Windows ou use o atalho criado na área de trabalho.
Visão geral da interface
Ao iniciar o IDE, sua tela deve se parecer com isto:
Seu PyCharm pode estar diferente da captura acima, dependendo dos plugins, da edição escolhida e das suas configurações. Veja a função de alguns componentes:
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Editor Você usa para manipular (ler/escrever/explorar) seu código.
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Indicadores e lista de ações Os ícones à esquerda do editor ajudam a encontrar correções rápidas e outras ações.
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Barra de navegação Facilita navegar pela estrutura do projeto e abrir arquivos para edição.
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Barra de status Exibe alertas de eventos recentes e descrições de ações quando você passa o mouse.
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Janela principal A janela principal concentra todas as informações de um projeto.
Altere seus atalhos
O PyCharm permite adaptar rapidamente o ambiente às suas preferências. Você pode preservar seus atalhos favoritos encontrando, editando e personalizando os atalhos do IDE. Isso aumenta sua produtividade e acelera o acesso às funcionalidades.
Abra o diálogo Settings/Preferences com Ctrl+Alt+S para ver a configuração do Keymap e selecione Keymap.
A lista contém ações e tarefas disponíveis para as quais você pode adicionar ou personalizar atalhos; elas estão organizadas para facilitar a busca.
Alguns exemplos: para a ação Join Lines, vemos que o atalho no Windows é Control + Shift + J. Há itens já com atalhos e outros sem nenhum definido (por exemplo, Move Caret Backward a Paragraph). Você pode atribuir combinações de teclas criando um Keyboard Shortcut ou Mouse Shortcut via clique direito na ação.
Personalize o tema do editor
Quanto mais você usa IDEs, mais faz sentido personalizar o tema do editor independentemente do tema geral do ambiente. Muitos desenvolvedores gostam de ajustar características do código, como a fonte. No exemplo abaixo, o esquema do Editor é o Darcula (o famoso tema escuro).
Você também pode personalizar a quebra de linha, definindo o comprimento máximo de uma linha no editor. Seguindo o guia de estilo PEP 8, o tamanho máximo recomendado é 79 caracteres. Ao ajustar essa entrada para 79, o IDE exibirá uma linha vertical na coluna 79, indicando um ponto sugerido para quebrar o código em múltiplas linhas.
Explore recursos essenciais do editor
Segundo a desenvolvedora JetBrains, o PyCharm se baseia em dois princípios:
- Aumento de produtividade: o PyCharm facilita para que cientistas de dados foquem em construir seus modelos, eliminando aspectos repetitivos e pouco criativos da programação em Python.
- Assistência em tempo real: o PyCharm oferece recursos inteligentes para checar lógica e erros em tempo real, aplicar estilos PEP 8 e sugerir correções rápidas, entre outras funções essenciais. O PyCharm também traz recursos avançados que apoiam esses princípios:
- Suporte a computação científica: o PyCharm inclui várias funcionalidades que agilizam o trabalho de cientistas de dados, como integração com IPython notebook e console interativo.
- Assistência inteligente ao código: oferece autocompletar, análise de sintaxe e erros, além de formas automatizadas de refatorar seu código.
- Ferramentas otimizadas para o programador: permite depurar, testar e gerenciar o código com eficiência.
- Opções para desenvolvimento web: suporta projetos web em Python e tecnologias como JavaScript.
Crie um novo projeto
Agora que vimos como o PyCharm simplifica seu fluxo de trabalho, vamos criar nosso primeiro projeto.
- Se a instalação ocorreu bem, você conseguirá abrir o IDE sem erros. A tela de boas-vindas deve ser parecida com esta:
- Clique em New Project para começar. O PyCharm abrirá uma janela para você informar os detalhes do projeto. Por padrão, ele sugere parâmetros como na imagem abaixo:
Ajuste as configurações do projeto conforme sua necessidade e clique em Create.
Para adicionar um novo arquivo ao projeto, clique com o botão direito no projeto no painel esquerdo e escolha New | Python File. Há vários tipos de arquivo possíveis, mas vamos selecionar Python por enquanto.
Uma janela vai aparecer para você nomear o arquivo e escolher o tipo, como abaixo:
Use o nome que preferir. Não é necessário incluir ".py" no nome, já que você selecionou um arquivo Python. Clique em OK para continuar.
O arquivo será criado e aberto automaticamente. Vamos escrever um código simples e executar. Exemplo: imprimir "Hello, World!":
Para executar no PyCharm, vá até a aba Run e escolha "Run", como mostrado abaixo:
Em seguida, escolha first_file (ou o nome que você deu) para rodar o código. O painel Run do PyCharm aparecerá mostrando informações como local, status e saída do programa Python que acabamos de executar. Também há outras formas de rodar: você pode clicar no botão verde à esquerda do painel Run para executar novamente. O atalho padrão é Ctrl + Shift + R no macOS e Ctrl + Shift + F10 no Windows. Você pode personalizar seus atalhos nas configurações de Keymap. Essa opção executa o último arquivo rodado, útil para repetir execuções em sequência. Quando há múltiplos arquivos, é preciso escolher qual executar. O PyCharm simplifica várias etapas do desenvolvimento — e o que vimos até agora é só o começo do que esse IDE poderoso pode fazer por você como cientista de dados ou desenvolvedor Python. A seguir, vamos detalhar como ganhar ainda mais produtividade.
Código produtivo
Desenvolver software ou implementar um projeto de ciência de dados envolve muito além de escrever código: há testes, debug e profiling, por exemplo. Pela complexidade e conhecimento exigidos, muitos desenvolvedores acabam pulando essas etapas.
É aí que o PyCharm entra: ele oferece um jeito prático de aplicar boas práticas em tempo real enquanto você constrói seus projetos. Além disso, o gerenciamento chato de pacotes, interpretadores e ambientes virtuais fica simples. O PyCharm não só traz métodos visuais e intuitivos para isso, como também oferece assistência inteligente ao código, realce de sintaxe e sugestões em paralelo.
Depuração (debugging)
O objetivo do debug é identificar a causa dos bugs encontrados nos testes e ajustar o código para chegar ao resultado correto.
Durante o debug, cientistas de dados ou desenvolvedores Python acompanham as interações e mudanças nas variáveis do programa. Dá para investigar as possíveis causas dos erros observando como cada função, método ou linha de código altera valores e comportamento das variáveis.
Há várias abordagens de debug usadas em Python:
- Print debugging: inserir comandos print entre as instruções do programa para exibir os valores das variáveis suspeitas. Observando como esses valores mudam ao longo do tempo, você enxerga o efeito de cada linha de código.
- Logging: manter um registro dos eventos que ocorrem durante a execução. É muito usado por administradores de servidores, que lidam com quedas e problemas de confiabilidade.
- Tracing: acompanhar detalhes de baixo nível (linguagem de máquina) da execução. Útil para investigar a causa de um bug específico enraizado na linguagem.
- Usar um depurador: a forma menos comum é usar um programa separado, um debugger, para depurar seu código. Em geral é a abordagem mais robusta, pois debuggers são versáteis e oferecem vários modos de acompanhar as mudanças no programa.
Para programas pequenos e médios, print debugging pode bastar. Em projetos grandes, um debugger costuma economizar tempo e aumentar a produtividade.
Vamos a um exemplo no PyCharm. Criamos um arquivo Python com o seguinte código:
Nesse arquivo, temos a função assignFirstElement(), que recebe dois parâmetros: uma lista e um número, e atribui esse valor numérico ao primeiro elemento da lista de entrada.
No programa, inicializamos uma lista com três números (0, 1 e 2) e a atribuímos à variável list. Em seguida, list é atribuída à variável new_list para que ambas tenham o mesmo valor. Depois, pedimos ao usuário um número e chamamos assignFirstElement() passando list para alterar o primeiro elemento. Por fim, imprimimos os valores de list e new_list.
Se você vem de linguagens como C, pode esperar que após chamar assignFirstElement() com list, o resultado seja [x,1,2], enquanto new_list permaneça [0,1,2]. Porém, ao executar, obtemos:
Isso mostra que tanto list quanto new_list foram modificadas igualmente, contrariando a hipótese inicial. Para entender o problema, o PyCharm facilita o processo de debug, ajudando você a investigar e corrigir rapidamente. Basta colocar alguns breakpoints no arquivo, assim:
Depois, rode seu código no modo debug para acompanhar a execução passo a passo, conforme os breakpoints definidos.
Ao iniciar o modo debug, o console de depuração abrirá e ficará parecido com isto:
O console facilita investigar o que deu errado e observar os valores das variáveis e a saída de cada linha à medida que o código roda.
Testes
Testar é uma das partes mais críticas de qualquer processo de desenvolvimento. Um código bem testado facilita chegar a um nível de qualidade pronto para produção. E não é só para desenvolvedores: para cientistas de dados, testes são vitais para construir modelos robustos, performáticos e precisos.
Há vários tipos de teste, começando pelos testes de unidade (Unit testing). Você provavelmente já ouviu falar ou até já usou. Em Python, o módulo unittest oferece funcionalidades semelhantes às de frameworks populares de outros ecossistemas.
Veja um exemplo rápido para entender o conceito:
Primeiro, crie um arquivo de teste de unidade. Clique com o botão direito no projeto e selecione New Python file.
Um pop-up como este vai aparecer:
Informe o nome do arquivo e escolha Python unit test.
Depois, copie e cole o código abaixo no novo arquivo:
from unittest import TestCase
class simpleOperationsTest(TestCase):
def test_div(self):
self.assertEqual(4 / 2, 2)
def test_sub(self):
self.assertEqual(7 - 3, 4)
class StringTest(TestCase):
def test_case(self):
self.assertTrue('Data'.isupper())
self.assertFalse('CAMP'.isupper())
As classes simpleOperationsTest e StringTest, onde criamos os testes, herdam de TestCase do módulo unittest. Basta definir métodos de teste nas classes correspondentes para implementar diferentes casos.
A forma mais comum de rodar esses testes é pela linha de comando. O módulo pode ser chamado no Python para executar testes de arquivos, classes e métodos específicos.
Você pode usar o painel Terminal do PyCharm ou abrir o terminal do sistema e navegar até a pasta do projeto.
Para executar os testes, use o comando:
python -m unittest TestFile
Ou aproveite o poder do PyCharm usando as setas de execução, assim:
Integrações de controle de versão no PyCharm
Para integrar o controle de versão ao PyCharm, clique em VCS e escolha Enable Version Control. Uma janela como a abaixo aparecerá:
O PyCharm integra diversas ferramentas de controle de versão, mas, por enquanto, escolha Git no menu suspenso e clique em OK. Agora o VCS estará habilitado no seu projeto.
Após criar o repositório Git, o painel Version Control aparecerá na janela do projeto:
No menu superior, você verá várias opções em Git: git add, git stash, git branch, git commit, git push e outras.
Para adicionar um arquivo específico ao Git, vá em VCS | Git | Add na barra de menus ou use o atalho de teclado correspondente.
Você também pode selecionar múltiplos arquivos de uma vez no painel Version Control e adicioná-los ao Git. Para adicionar todos os arquivos não versionados, selecione a seção de unversioned files e acione o add.
Em seguida, fazer commit é igualmente simples, bem parecido com o processo de adicionar. Para comitar os arquivos em verde na seção Default Change list, clique com o botão direito e selecione Commit, ou use o atalho correspondente.
Você pode incluir uma mensagem explicando o propósito do commit, que ficará visível no GitHub.
O último passo é enviar (push) o código comitado para o GitHub. Vá em VCS | Git | Push. Uma janela aparecerá como a abaixo. Selecione Push para concluir.
Perguntas frequentes
O PyCharm é o melhor IDE para desenvolvimento em Python?
O PyCharm é um IDE amplamente utilizado para Python. Segundo a JetBrains, a participação somada das edições Community e Professional é de 33%, em linha com o ano anterior. O VS Code continua crescendo, com +5% no último ano. Por outro lado, editores de texto como Vim e Sublime Text perderam espaço. Entre desenvolvedores web, o uso do PyCharm é quase o dobro do observado entre profissionais de dados, especialmente na edição Professional.
O PyCharm é gratuito?
Depende da edição instalada no seu computador. A edição Community do PyCharm é gratuita e não exige licença. Já a edição Professional oferece apenas 30 dias de teste; depois é necessário adquirir uma licença.
O PyCharm integra plugins?
Sim, o PyCharm oferece muitos plugins para diferentes finalidades e aplicações. Um dos mais conhecidos é o AWS Toolkit for PyCharm, um plugin open source que facilita criar, depurar e implantar aplicações Python na Amazon Web Services.
Conclusão
O PyCharm é um dos IDEs mais poderosos para ciência de dados, ajudando você a focar em atividades de maior prioridade, como construir e ajustar modelos. Ele simplifica tarefas que muitos desenvolvedores ou cientistas de dados consideram complexas ou demoradas, como testes, debug e profiling. Além disso, oferece diversas integrações e opções de personalização para uma experiência melhor.
