python用什么开发工具

‘壹’ 一般python都用什么可视化开发工具平台

Matplotlib是Python中广泛使用的2D绘图库，作为数据可视化的标准工具，用户可以通过简单的几行代码绘制线图、直方图、散点图等多种图表。

Seaborn同样是基于Matplotlib的库，但专为统计可视化设计，与pandas无缝集成，使得初学者更容易上手。其语法简洁，类似于NumPy和Pandas的关系。

HoloViews是一个开源库，支持快速生成交互式和高维可视化，特别是通过结合Bokeh后端，可以利用HTML5 canvas和WebGL技术生成交互性强的图表。

Altair则是一款Python的统计可视化库，其API设计简单、友好且一致，基于vega-lite的交互式图形语法，通过发送JSON数据结构，能够生成漂亮且有效的可视化效果，代码量较少。

ggplot是基于R语言ggplot2和图形语法的Python绘图系统，以较少的代码生成专业级图形，具有高级且表现力强的API，但对高度定制的需求可能不太适合。

Bokeh是一个交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示，提供优雅简洁的图形样式，并可扩展到高性能交互的数据集。它能与NumPy、Pandas及Blaze等数据结构完美结合，快速生成交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。

‘贰’ python程序员开发必备工具,你用过几个

1、Anaconda

Anaconda简直是做数据分析的利器。非常适合于做一些分析和小段程序调试的工作。

2、NetBeans

它是开源软件开发集成环境，是一个开放框架，可扩展的开发平台。NetBeans可以用于 Java，C/C++，PHP 等语言的开发，本身是一个开发平台，可以通过扩展插件来扩展功能。

3、Pycharm

Pycharm可以应用于写相应脚本和程序包的开发。如果推荐python IDE，Pycharm排第二，其它的一定不敢排第一。当你写一个大几千行的项目，类、函数很多，这时候它的跳转功能就发挥威力啦!这可能是python开发最爽的时刻!要飞~最酷的是，PyCharm支持IronPython。

4、Micro Python

Micro Python基于ANSI C，语法跟Pyton 3基本一致，它的优势在于实时性和低功耗。另外，Micro Python拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。

5、Vscode

Vscode速度快，飞一般的感觉，对超大文件读写速度飞快。如果是打开一个10M的代码，差不多1秒搞定。如果你是使用Subline，那就要杯具了，可能要4、5秒才可以。

关于python程序员开发必备工具的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘叁’ 10个最好用的Python开发工具（IDE）

介绍10款最好的Python开发工具（IDE），为程序员提供参考。
PyCharm
由捷克公司JetBrains开发，跨平台的IDE，支持Python开发，尤其是Django框架。功能丰富，支持Google App Engine和IronPython。官网：jetbrains.com/pycharm/。
Atom
GitHub团队打造，开源免费，支持多平台（Windows、Mac、Linux），集成Git，提供SublimeText风格的包管理功能。语言支持广泛，代码补全功能高效，官网：atom.io/。
IDLE
Python自带的IDE，适合初学者，功能友好，官网：docs.python.org/3/library/idle.html。
Thonny
基于Python的tkinter库开发，支持多平台，功能包括语法着色、代码自动补全、调试等，适合轻量级Python开发，官网：thonny.org/。
Visual Studio Code
由微软开发，免费开源，支持多种操作系统，功能强大，配置Python开发环境方便，可安装各种扩展，官网：code.visualstudio.com/。
Sublime Text
广受开发者喜爱的编辑器，支持多种语言，自带包管理器，功能丰富，官网：sublimetext.com/。
Spyder
集成开发环境，提供高级编码功能，适合科学计算和数据分析，支持多系统，官网：spyder-ide.org/。
Wing
兼容Python 2.x和3.x，支持多种框架和库，提供测试驱动开发，官网：wingware.com/。
Eric Python
用Python编写的免费IDE，提供高级功能，官网：eric-ide.python-projects.org/。
Rodeo
Yhat开发的开源Python IDE，专为机器学习和数据科学设计，官网：github.com/yhat/rodeo。
总结
以上10款Python IDE各有特点，适合不同需求的程序员。使用哪款取决于个人偏好和项目需求。欢迎评论区分享你的选择和体验，了解哪款最受欢迎。