Как PyCharm помогает в разработке научных приложений на Python?

PyCharm помогает в разработке научных приложений на Python следующим образом:

• Интеллектуальная поддержка. vk.com Автодополнение кода, функция быстрого перехода к определению функции, подсказки по документации и многое другое помогают сократить время разработки и снижают вероятность ошибок. vk.com
• Отладка. vk.com Широкий набор инструментов для отладки кода, включая точки останова, отслеживание переменных, стек вызовов и многое другое, помогает быстрее находить и устранять ошибки в коде. vk.com
• Тестирование. vk.com Интеграция с популярными фреймворками тестирования, такими как unittest, pytest и doctest, позволяет писать более надёжный код и быстрее находить и устранять ошибки. vk.com
• Управление проектами. vk.com Интеграция с системами контроля версий, такими как Git и SVN, управление зависимостями и многое другое, помогает более эффективно управлять проектами и ускорять процесс разработки. vk.com
• Рефакторинг. vk.com Инструменты для рефакторинга кода, включая переименование переменных, извлечение методов, оптимизацию импортов и многое другое, помогают улучшать качество кода и ускорять процесс разработки. vk.com
• Встроенная поддержка Jupyter Notebook. python-school.ru Возможность просматривать переменные каждой ячейки. python-school.ru
• Возможность работать с базами данных. python-school.ru PyCharm поддерживает PostgreSQL, Microsoft SQL Server, ClickHouse, MongoDB, Apache Hive, Apache Cassandra и многие другие. python-school.ru