python的主流开发工具

❶ python用什么软件

对于学习Python的小伙伴，首推的Pycharm。
首先，PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，
更酷的是，PyCharm支持IronPython。PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
其次是sublime text
Sublime Text 支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能，还拥有代码片段(Snippet)的功能，可以将常用的代码片段保存起来，在需要时随时调用。支持 VIM 模式，可以使用Vim模式下的多数命令。支持宏，简单地说就是把操作录制下来或者自己编写命令，然后播放刚才录制的操作或者命令。
Sublime Text 还具有良好的扩展能力和完全开放的用户自定义配置与神奇实用的编辑状态恢复功能。支持强大的多行选择和多行编辑。强大的快捷命令"可以实时搜索到相应的命令、选项、snippet 和 syntex， 按下回车就可以直接执行，减少了查找的麻烦。即时的文件切换。随心所欲的跳转到任意文件的任意位置。多重选择功能允许在页面中同时存在多个光标。
还有Jupyter, Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。
最后就是最基本的nopad++，最开始的时候是实用这款作为开发工具进行基础练习。
Notepad++是一套自由软件的纯文本编辑器。该软件以GPL发布，有完整的中文化接口及支持多国语言撰写的功能(采用万国码UTF-8技术)。它的功能比Windows中的记事本(Notepad)强大，除了可以用来制作一般的纯文字的帮助文档，也十分适合用作撰写电脑程序的编辑器。
建议在学习Python基础的时候还是多使用Python自带的IDLE。IDLE是开发python程序的基本IDE(集成开发环境)，具备基本的IDE的功能，是非商业Python开发的不错的选择。当安装好python以后，IDLE就自动安装好了，不需要另外去找。

❷ python编程用哪个软件

1、Upterm：属于一个终端，简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里面的IDE，有强大的自动补全功能;
2、PtPython：属于交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是Vim和emacs的键入模式;
3、Anaconda：包管理，可以帮你安装许多麻烦的软件，包含Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等，用Python搞数据方面的工作，就安装Anaconda即可;
4、QPython：是一个可以在安卓系统上运行的Python脚本引擎，整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上照样可以玩转Python;
5、Sublime3：自从更新之后，有了很大的提升，比原来更加好用、简单。配合安装Anaconda和Codelntel插件，就可以让sublime拥有接近IDE的体验。
6、IPython：基于Python shell的交互式解释器，自动补全功能非常好用，深受程序员的喜欢。

❸ python编程开发软件有哪些

Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高

Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。

一、Python代码编辑器

1. SublimeText

Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷

小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！2. Vim

Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，

VIMScripts可用于各种Python开发任务！

3. Atom

Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构

建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！

4. GNU Emacs

GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是

一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。

5. Visual Studio Code

Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对

于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。

二、Python集成开发环境

1. PyCharm

PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS

X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，

它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！

2. Eclipse + PyDev

PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只

需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse

开发者来说，PyDev可以很轻松上手！

3. Visual Studio

Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual

Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！

4. Spyder

Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大

部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑

环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。

5. Thonny

Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便

新手使用！

以上是比较常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发环境，Python开发人员、正在学习Python开发以及想从事Python开发工作

人员可以尝试使用一下，选择自己最顺手的开发工具，对以后的工作可以起到事半功倍的效果！

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❹ python工具有哪些

第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。

❺ Python编程5种常用工具是什么

【导语】Python是一种开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用，学习Python可以让程序员专注于解决问题，而不是语法，由于Python拥有各式各样的工具，因此更具优势，在进行Python编程学习的时候，了解使用工具和编程基础是主要的，那么Python编程5种常用工具是什么?一起来了解一下吧。

1、IDLE

在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python
Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test
complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。

关于Python编程常用工具，就给大家介绍到这里了，以上的五种工具希望大家能够好好利用，工具的使用必然能够更好的简化程序编写，所以还是希望大家能够不断进行技能提升，加油!

❻ 学习python需要哪些软件

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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

❼ Python编程常用软件有哪些

1、终端：Upterm
Upterm简略好用，它是一个全渠道的终端，能够说是终端里的IDE，有着强壮的自动补全功能。
2、交互式解说器：PtPython
一个交互式的Python解说器。支持语法高亮、提示乃至是vim和emacs的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptPython。
3、包管理：Anaconda
能帮你装置好许多麻烦的软件，包括：Python环境、pip包管理东西、常用的库、配置好环境路径等等。用Python搞数据方面的工作，就装置Anaconda就好了，它乃至开发了一套JIT的解说器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算功率要求比较高的东西也能够搞了。
4、脚本引擎：QPython
QPython是一个能够在安卓体系上运行Python脚本引擎，整合了Python解说器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上你照样能够玩转Python。
5、编辑器：Sublime3
Sublime更新了真·无双·三·零版别之后，有了极大的提高，而且用起来比本来还要简略。配合装置Anaconda或CodeIntel插件，就能够让Sublime具有近乎IDE的体会。Sublime的字体色彩烘托，像VSCodeAtom类的编辑器我总会觉得色彩会有点发乌、不鲜艳，就像在PS做的图拿到浏览器里会不一样，长时间看会不舒服乃至想吐
6、IPython
一个根据Python Shell的交互式解说器。它的自动补全非常好用，乃至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦。

❽ python用什么开发工具f

一、Python代码编辑器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！
2. Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！

❾ 分享!5个好用的Python工具

1、 IDLE

IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。

3、Theano

Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。

4、Selenium

Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。

5、Skulpt

Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。

关于分享!5个好用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

❿ python有哪些开发工具

想要学会python，不仅要学习相关的基础知识和教程，对python各种工具的熟悉使用才能让你在工作中迅速成长！有很多优秀的开发者前辈，为我们提供了好用的python工具，来帮我们更方便的实现开发想法，下面就给大家分享5个好用的python开发工具！

工具一：Anaconda

这个工具就是用来解决Python 开发过程中遇到各种包管理和版本的问题，为了解决很多 Windows 平台的安装包无法正常使用，必须要有Anoconda，它包含了一个包管理工具、一个Python管理环境和常用数据科学包，是数据分析的标配！

工具二：Skulpt

这个工具是用 Javascript 实现在线 Python 执行环境，实现了在浏览器中轻松运行 Python 代码。搭配使用CodeMirror 编辑器就类似于一个基本的在线Python编辑&运行环境。

工具三：Python Tutor

这款工具是由 Philip Guo 开发的免费教育工具，适用于python小白，能够帮助小白解决一些编程学习中的基础障碍，还能帮助小白理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。

大部分被教师或学生使用，但也适用于python小白，可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，可以把不知道如何在内存中如何运行的代码，拷贝到Tutor里进行可视化执行，有助于小白对基础的扎实掌握。

工具四：IPython

这款工具是for Humans 的 Python 交互式解释器，功能非常强大，能够支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。

它还具有以下特性：

·更强的交互 shell（基于 Qt 的终端）；

·一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体；

·支持交互数据可视化和图形界面工具；

·灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里；

·简单易用，用于并行计算的高性能工具。

工具五：Jupyter Notebook

看名字就知道Notebook,这款工具就像一个草稿本，能储存文本注释、数学方程、代码和可视化内容等，然后以 Web 的方式呈现。有数据分析、机器学习需求同学的必备工具。

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