Python开发必备：10款实用工具盘点

10款超好用的Python开发工具

Python作为一门编程语言，就像一本武功秘籍，开发工具就是练兵的利器。
选择合适的开发工具对于Python编程至关重要。
可以提高编程效率，让编程过程变得更加愉快。
下面我们将介绍一些Python中常用的开发工具。
IDLE：IDLE（IntegratedDevelopmentandLearningEnvironment），Python自带的IDE工具，是Python的集成开发和学习环境。
它提供了一些适合初学者的功能。
IPython：IPython交互式计算系统主要包括三个组件：交互式“Pythonshell”、解耦的双进程通信模型、交互式并行计算架构。
它支持并行计算和自动变量补全。
使用**In[x]和Out[x]**表示输入和输出。
PyCharm：JetBrains创建的PythonIDEPyCharm是JetBrains创建的PythonIDE。
它有两个版本，免费社区版和专业版。
PyCharm简单易用，支持多种主题模式，可以与IPythonnotebook集成，支持Anaconda等科学计算包，以及许多第三方Web开发框架。
Spyder：开源Python集成开发环境Spyder是一个开源Python集成开发环境，适合科学计算领域的Python开发。
它包括一个编辑器、控制台和变量管理器，用于编写代码、评估代码和查看结果。
Jupyter：开源IDE，IPython的衍生品Jupyter是开源IDE，IPython的衍生品。
它主要用于数据科学，包括JupyterNotebook、JupyterLab和JupyterHub。
JupyterNotebook支持实时代码、数学方程、可视化和Markdown，适用于数据清理、数值模拟、统计建模和机器学习等。
Anaconda：Python数据科学平台（包管理）Anaconda是一个Python数据科学平台，它包括Python、IPython、Spyder集成开发环境以及许多包和模块。
包含180多个科学包及其依赖项，例如Numpy、Pandas、TensorFlow、Scipy等。
PTVS：github上的PTVS（PythonToolsforVisualStudio）开源项目是一个基于IronPythonToolsforVisualStudio代码增强的开源项目。
它支持CPython、IronPython、Jython和PyPy，并提供高级编辑功能、多重重构、内置REPL窗口和调试分析功能。
VisualStudioCode：免费代码编辑器VisualStudioCode是Microsoft开发的免费代码编辑器，内置对JavaScript、TypeScript和Node.js的支持。
通过安装Python插件，VSCode可以变身为具有高级功能的轻量级PythonIDE。
Eclipse+Pydev：免费的跨平台集成开发环境EclipsewithPydev允许开发人员创建Web应用程序。
Pydev是一个运行在Eclipse之上的开源插件，支持Python、Jython和IronPython开发。
Eric-具有集成项目管理功能的Python集成开发环境Eric是一个基于QtGUI并集成了Scintilla编辑器功能的开源Python代码编辑器和集成开发环境。
它提供了基本的功能，如来电提醒、代码折叠、代码高亮等，同时还提供了强大的插件管理系统。
SublimeText-轻量级、跨平台代码编辑器Sublime-Text是一个用C++和Python开发的跨平台IDE。
它提供了对其他语言的支持，有丰富的包管理器并且可以安装附加组件、插件和样式。
对于初学者来说，推荐选择PyCharm和JupyterNotebook。
PyCharm是目前最流行的PythonIDE，适合开发专业项目。
JupyterNotebook是基于Web的，适用于数据分析和机器学习等。
总之，开发工具的选择因人而异。
关键是找到一款适合您并且使用起来很有趣的产品。

Python常用的开发工具合集

Python是一种广泛使用的编程语言，其开发工具非常多，初学者很难选择合适的工具。
为了帮助用户在本文中做出选择，PyCharm，视觉工作室代码Jupyter笔记本，我们将介绍几种主流的Python开发工具，包括Spyder和IDLE。

PyCharm

PyCharm是JetBrains开发的专业PythonIDE，包括代码补全、调试;项目管理等功能丰富。
它是专业Web开发的理想选择，特别支持Django。
框架。
优点包括高效的开发工具和高级功能支持，但它会占用更多资源。

VisualStudioCode

作为一个跨平台的文本编辑器，VisualStudioCode支持的编程语言非常广泛，适合Web开发。
它功能强大，但可能需要额外的插件来满足所有要求，并且初学者可能需要时间来适应其扩展系统。

JupyterNotebook

JupyterNotebook专为数据科学和机器学习而设计，提供交互式文档功能。
虽然它有利于协作和学习处理大数据时，性能可能会受到限制。

Spyder

Spyder专为科学计算和数据分析而设计，它易于使用且功能强大，非常适合该领域的专家，但其功能可能有限。

IDLE

IDLE是Python官方级别的IDE，适合初学者，但功能非常基础，不适合大型项目开发。

选择时，使用场景（例如大型项目、Web开发等）；功能需求（例如代码编辑、调试、数据分析等）；考虑团体支持和社区资源。
，以及个人喜好。
PyCharm适合专业开发；VSCode很灵活，但可能需要额外的配置；JupyterNotebook适合互动学习；Spyder适合数据科学，IDLE适合初学者。
考虑到这些因素，找到最适合您的开发工具是关键。

Python编程5种常用工具是什么?

[简介]Python是一种开源编程语言，可用于网络编程、数据科学、人工智能和许多科学应用。
学习Python可以让程序员专注于解决问题而不是语法，因为Python有多种风格。
因此，不同的工具有更多的优势。
在学习Python编程时，了解它们的用法和编程基础知识非常重要。
那么，最常用的五种Python编程工具是哪五种呢？

1.IDLE

当你安装Python时，IDLE也会默认安装。
这是最好的Python工具之一。
这可以降低进入Python的门槛。
其主要功能包括PythonShell窗口（交互式解释器）、自动完成、语法突出显示和基本的内置调试器。
IDLE是轻量级的、易于使用且易于学习。
但是，它不适合大型项目。
许多程序员认为它是最好的Python工具。

2.Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学中最常用的Python工具之一。
它是一个专为机器学习和数据分析而设计的Python工具。
该工具主要用于解决分类、回归、聚类、模型选择和预处理等问题。
scikit-Learn最突出的特点是在测试数据集上运行测试的惊人速度。
因此，Scikit-learn是程序员和学生最好的Python工具之一。

3.Theano

Theano是一个用于数据分析的Python工具。
对于程序员和学生来说，它是一个非常可靠的工具。
它是深度学习最好的Python工具，因此非常适合深度学习。
Theano被设计为用户友好、模块化、易于扩展，并且可以与Python一起使用。
它以最好的方式表达神经网络。
Theano可以在流行的神经网络（例如TensorFlow和CNTK）上运行。

4.Selenium

Selenium是最好的Python自动化工具之一。
适合Python测试自动化，常用于作为一个Web应用程序自动化框架。
我们可以使用Selenium以多种编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、Python、Ruby以及程序员和学生使用的许多其他语言。
您还可以将Junit和TestNG等工具集成到Selenium中以进行测试用例管理和报告。

5.Testcomplete

Testcomplete是另一个很棒的Python自动化工具。
支持网站、移动设备和台式电脑的自动化测试。
更高级的应用程序需要商业许可，这也可以帮助学生提高学业成绩。
Testcomplete还可以像机器人框架一样执行基于关键字的测试。
它具有最好的录音和播放功能，非常实用。

这是对常用Python编程工具的介绍。
我希望您能够有效地使用上面列出的五个工具。
使用这些工具肯定会让编写程序变得更容易，所以我希望你能继续。
使用它们。
提高你的技能，加油！