python工具
㈠ 分享!5種常用的python工具
IDLE
在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。
關於分享!5種常用的Python工具，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
㈡ 學習python都需要哪些軟體工具
1、Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
2、Ptpython
一個互動式的Python解釋器。支持語法高亮、提示甚至是vim和emacs的鍵入模式。
3、Anaconda
它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器 Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
4、CodeSandbox
雖然這個不算是Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
5、Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
6、IPython
如何進行互動式編程？沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的Shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、Tab鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者不妨體驗看看。
8、IDLE
IDLE是python創初人Guido van Rossum使用python and Tkinter來創建的一個集成開發環境。要使用IDLE必須安裝python and Tkinter。特性：自動縮進，彩色編碼，命令歷史(Alt+p,Alt+n)和單詞自動(Alt+/)完成。用IDLE執行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter應用程序，它會自動調用mainloop。再調用一次mainloop會與IDLE的事件循環沖突，造成運行時錯誤。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux環境。用它創建的程序可在任何一種平台上運行，負責維護它的是TheKompany.com。他們發布了該軟體的個人版，只提供有限的支持；以及專業版，需要許可，面向商業軟體開發者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的開源發布 ，一個免費的動態語言的多語言編輯器，基於屢獲殊榮的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服務端語言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit編寫代碼時，通過其提供的自動完成、調用提示、語法糾正、代碼片斷等功能可以充分提高你的編碼效率，助你寫出高質量的代碼。
㈢ 求一款好用的python圖形化編程工具
你想多了，Python的長處不在於圖形化編程，當然它也能做，在應用上可能更多用於後台，不需要圖形界面。如果想用它開發桌面程序，你得安裝第三方的界面庫，個人最喜歡的是PYQT，目前5.0版本，其附帶的控制項清爽簡潔，遠勝其他的界面庫。PYQT雖然能拖拖拽拽來畫界面，但你想像傳統工具，比如visualstudio，畫好界面後，雙擊某個控制項進入該控制項的代碼編寫，很遺憾，不可以！其生成的界面需要經過程序轉化成python代碼才能在python編輯器中編輯，而且每次修改界面，都要重新轉化生成，稍顯麻煩。另外，PYQT的控制項的事件機制不同於windows，這個要去學習適應，且它有6000餘函數，這個學習的成本還是比較高的。總結：傳統的可視化編程學習其語法後，自然進入圖形界面編程，而學習了Python，還需要重新學習PYQT，方能編寫桌面程序。
㈣ 用Python寫過哪些的小工具
為了逃避學校布置的美術作業，寫過一個畫素描的程序。
從後再也不擔心美術作業了。
也就是利用Python的PIL庫來 將彩色圖片轉化為素描效果的圖片
更新說明：
前面那個程序寫的太粗糙了，不好意思拿出來分享，重新寫了一遍，加上了GUI圖形界面。
配置環境：
windows 10
python 3.5
image.py
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import join
import time
def image(sta,end,depths=10):
a = np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
depth = depths # (0-100)
grad = np.gradient(a) # 取圖像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 分別取橫縱圖像梯度值
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / A
vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯視角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源對x 軸的影響
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源對y 軸的影響
dz = np.sin(vec_el) # 光源對z 軸的影響
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源歸一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重構圖像
im.save(end)
def mains(numbers):
number = int(numbers)
startss = os.listdir(".\輸入----圖片")
time.sleep(2)
for starts in startss:
start = ''.join(starts)
print('正在轉化--圖片： ' + start)
sta = './' + '輸入----圖片/' + start
end = './' + '輸出----圖片/' + 'HD_20' + start
image(sta=sta,end=end,depths=number)
簡單來說，就是利用python的Numpy庫，將圖像降維轉化為數字化的數據，之後對數據進行操作，再利用pillow庫將操作好的數據轉化為素描效果的圖片。
GUI圖形界面程序
main.py
import os
from image import mains
from tkinter import *
def exists_mkdir():
if os.path.exists('輸出----圖片') and os.path.exists('輸入----圖片'):
pass
else:
os.mkdir('輸出----圖片')
os.mkdir('輸入----圖片')
def images():
try:
s1 = e1.get()
a = mains(s1)
c["text"] = "我們的程序運行成功了"
except Exception:
c["text"] = "程序運行出錯了,可能是缺少了兩個配置文件"
#創建程序運行需要的工作目錄
exists_mkdir()
tk = Tk()
# 設置窗口大小和位置
tk.geometry('430x350+80+60')
# 不允許改變窗口大小
tk.resizable(False, False)
## 用來顯示Label組件
tk.title('素描圖生成器')
w1 = Label(tk,text='作者博客：www.liuchaoblog.live')
w = Label(tk,text='')
w2 = Label(tk,text='歡迎使用：')
w3 = Label(tk,text='步驟一：將需要轉化的圖片放入 輸入----圖片 文件夾下')
w4 = Label(tk,text='步驟二：輸入 0-100的數值，數值越大，顏色越深。--------標准參數是 10 ')
w5 = Label(tk,text='步驟三：點擊確認 運行程序 等待出現提示')
w6 = Label(tk,text='步驟四：到輸入----圖片 文件夾找到素描圖')
w1.grid(row=0,column=0,sticky=W)
w.grid(row=1,column=0,sticky=W)
w2.grid(row=2,column=0,sticky=W)
w3.grid(row=3,column=0,sticky=W)
w4.grid(row=4,column=0,sticky=W)
w5.grid(row=5,column=0,sticky=W)
w6.grid(row=6,column=0,sticky=W)
l = Label(tk,text="輸入 0-100的數值")
l.grid(row=8,column=0,sticky=E)
## 用來顯示輸入框
e1 = Entry(tk)
e1.grid(row=10,column=0,sticky=E)
## 用來顯示Button
b = Button(tk,text='確定',command=images)
b.grid(row=12,column=0,sticky=E)
c = Label(tk,text="",background="yellow")
c.grid(row = 15)
# 啟動消息主循環
tk.mainloop()
運行效果：
這個程序我用pyinstaller做成exe文件了。
㈤ python工具有哪些
第一款：最強終端 Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
第二款：互動式解釋器 PtPython
一個互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的鍵入模式。
第三款：包管理必備 Anaconda
強烈推薦：Anaconda。它能幫你安裝許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些小事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，也容易造成挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，安裝它就可以了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞定了。
第四款：編輯器 Sublime3
如果你是小白的話，推薦從PyCharm開始上手，但是有時候寫一些輕量的小腳本，就會想到輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單，配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓Sublime3擁有近乎IDE的體驗。
第五款：前端在線編輯器 CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想要寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，節省了後端工程師的生命。不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，才讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在web瀏覽器中編寫Python代碼，並逐步可視化地運行程序。
第七款：IPython
如何進行互動式編程?沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、TAB鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以Web頁面的方式展示，它是數據分析、機器學習的必備工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
第十款：Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者可以體驗一下。
㈥ 學習python用什麼工具
Python | 開發環境IDE PyCharm配置
http://jingyan..com/article/e6c8503c6268aae54f1a18eb.html
㈦ 分享!5個好用的Python工具
1、 IDLE
IDLE直譯過來就是集成開發與學習環境的意思，一般安裝 Python 時也會默認安裝 IDLE。每個語言都可以有自己的IDLE。它讓Python的入門變得簡單，對於沒什麼基礎的人寫就對了。它的主要功能包括Python shell 窗口(互動式解釋器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能縮進、代碼著色、自動提示、可以實現斷點提示、單步執行等調試功能的基本集成調試器。
2、 Scikit-learn
scikit-learn是一個建立在Scipy基礎上的用於機器學習的Python模塊。其中scikit-learn是最有名的，是開源的，任何人都可以免費地使用這個庫或者進行二次開發。它是一個非常強大的工具，能為庫的開發提供高水平的支持和嚴格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有豐富的功能適用於各種用例。
3、Theano
Theano是一個較老牌和穩定的機器學習python庫之一，雖然目前使用的人數有所下降。但它畢竟是一個祖師級的存在，一定有它的優點所在。Theano基於Python擅長處理多維數組，屬於比較底層的框架，theano起初也是為了深度學習中大規模人工神經網路演算法的運算所設計，我們可利用符號化式語言定義想要的結果，支持GPU加速，非常適合深度學習Python。
4、Selenium
Selenium 是自動化的最佳工具之一。它屬於 Python 測試的自動化。它在 Web 應用程序中用於自動化框架。支持多款主流瀏覽器，提供了功能豐富的API介面，常被用作爬蟲工具。使用它可以用許多編程語言編寫測試腳本，包括Java、C#、python、ruby等。還可以集成 Junit 和 TestNG 等鈾工具來管理測試用例並生成報告。
5、Skulpt
Skulpt 是一個用 Javascript 實現的在線 Python 執行環境，完全依靠瀏覽器端模擬實現Python運行的工具。不需要任何預處理、插件或伺服器端支持，只需編寫python並重新載入即可。因為代碼完全是在瀏覽器中運行的，所以不用擔心伺服器崩潰的問題。
關於分享!5個好用的Python工具，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
㈧ 一名Python程序員會哪些好用的工具
很多Python學習者想必都會有如下感悟：最開始學習Python的時候，因為沒有去探索好用的工具，吃了很多苦頭。後來工作中深刻體會到，合理使用開發的工具的便利和高效。今天，我就把Python程序員使用頻率比較高的5款開發工具推薦給大家，希望對大家的工作和學習有幫助。
一、最強終端：Upterm
本來想推薦 fish 或者 zsh，但其實這兩個我也主要是貪圖自動補全這個特性。最近在用的這個 Upterm 其實很簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端里的 IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫 Upterm 之後現在已經17000+ Star了。
二、互動式解釋器：Ptpython
一個互動式的 Python 解釋器。支持語法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了 ptpython。
三、包管理必備：Anaconda
強烈推薦Anaconda ，它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括： Python 環境、pip 包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以 Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
四、編輯器：Sublime3
小白的話當然還是推薦從PyCharm開始上手，但有時候寫一些輕量的小腳本，就會想用輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單。配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓 Sublime擁有近乎IDE的體驗。
五、前端在線編輯器：CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於 React、Vue 這些主流前端框架都支持。算是一個推薦補充吧。
㈨ python 用什麼來開發工具
（一）github
Git是一個分布式的版本控制系統，最初由Linus Torvalds編寫，用作Linux內核代碼的管理。在推出後，Git在其它項目中也取得了很大成功，尤其是在Ruby社區中。目前，包括Rubinius、Merb和Bitcoin在內的很多知名項目都使用了Git。Git同樣可以被諸如Capistrano和Vlad the Deployer這樣的部署工具所使用。
（二）Vim
Vim 是高級文本編輯器，旨在提供實際的 Unix 編輯器『Vi』功能，支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花費太多的學習時間，一旦你需要一個無縫的編程體驗，那麼就會把 Vim 集成到你的工作流中。
（三）Eclipse with PyDev
Eclipse 是非常流行的 IDE，而且已經有了很久的歷史。Eclipse with Pydev 允許開發者創建有用和互動式的 Web 應用。PyDev 是 Eclipse 開發 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的開發。
（四）Sublime Text
Sublime Text 是開發者中最流行的編輯器之一，多功能，支持多種語言，而且在開發者社區非常受歡迎。Sublime 有自己的包管理器，開發者可以使用TA來安裝組件，插件和額外的樣式，所有這些都能提升你的編碼體驗。
㈩ 開發Python用哪些工具好
剛學python時，面對簡陋的官方版idle和一大堆開發平台和發行版，不知道究竟如何下手。在進行多方嘗試後，我最後的選擇是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序調試的工作，用Pycharm寫相應腳本和程序包的開發。這兩個工具都是跨平台的，也都有免費版本。
具體來說Anaconda集成了幾乎所有我需要的包庫，包含了我整個工作流程，做數據分析的pandas\scipy\numpy、繪圖的matplotlib、讀寫Excel文檔的xlrd/xlwt，鏈接SQL資料庫的SQLalchemy、機器學習框架sklearn等。對於Anaconda集成的兩個工作平台，Spyder——一個類似於Matlab和Rstudio的IDE，是專注於面向數據的分析的，因為其特點也主要是數據區的存在，可以即時知道變數值的變化；Ipython——一個基於cell的shell界面，可以理解為python自帶shell的增強版，它將程序分成一塊一塊的cell，每個cell可以包含多條語句，可以單獨調試運行，並將結果保存在內存中，cell之間可以相互調用，並保持一定的相互獨立。