python語法檢查工具,python檢測輸入

本文目錄一覽：

• 1、Python文本處理工具都有哪些?
• 2、Python編程5種常用工具是什麼?
• 3、Codemirror支持python語法檢查嗎
• 4、如何使用pyflakes給python做語法檢查
• 5、python工具有哪些

Python文本處理工具都有哪些?

1、 NLTK — Natural Language Toolkit

搞自然語言處理的同學應該沒有人不知道NLTK吧，這兒也就不多說了。不過引薦兩本書籍給剛剛觸摸NLTK或許需求具體了解NLTK的同學: 一個是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介紹NLTK里的功用用法為主，一起附帶一些Python常識，一起國內陳濤同學友情翻譯了一個中文版，這兒可以看到：引薦《用Python進行自然語言處理》中文翻譯-NLTK配套書;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，這本書要深入一些，會涉及到NLTK的代碼結構，一起會介紹怎麼定製自己的語料和模型等，相當不錯。

2、 Pattern

Pattern由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室出品，客觀的說，Pattern不僅僅是一套文本處理東西，它更是一套web數據挖掘東西，囊括了數據抓取模塊(包含Google, Twitter, 維基百科的API，以及爬蟲和HTML剖析器)，文本處理模塊(詞性標示，情感剖析等)，機器學習模塊(VSM, 聚類，SVM)以及可視化模塊等，可以說，Pattern的這一整套邏輯也是這篇文章的組織邏輯，不過這兒我們暫時把Pattern放到文本處理部分。我個人首要使用的是它的英文處理模塊Pattern.en, 有許多很不錯的文本處理功用，包含基礎的tokenize, 詞性標示，語句切分，語法檢查，拼寫糾錯，情感剖析，句法剖析等，相當不錯。

3、 TextBlob: Simplified Text Processing

TextBlob是一個很有意思的Python文本處理東西包，它其實是根據上面兩個Python東西包NLKT和Pattern做了封裝(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供給了許多文本處理功用的接口，包含詞性標示，名詞短語提取，情感剖析，文本分類，拼寫檢查等，甚至包含翻譯和語言檢測，不過這個是根據Google的API的，有調用次數約束。

4、 MBSP for Python

MBSP與Pattern同源，同出自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室，供給了Word Tokenization, 語句切分，詞性標示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本處理功用，感興趣的同學可以重視。

關於 Python文本處理工具都有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，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。

Python編程5種常用工具是什麼?

【導語】Python是一種開源的編程語言，可用於Web編程、數據科學、人工智能以及許多科學應用，學習Python可以讓程序員專註於解決問題，而不是語法，由於Python擁有各式各樣的工具，因此更具優勢，在進行Python編程學習的時候，了解使用工具和編程基礎是主要的，那麼Python編程5種常用工具是什麼?一起來了解一下吧。

1、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(交互式解釋器)、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。

2、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。

3、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絡。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網絡之上運行。

4、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。

5、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。它擁有最出色的錄製以及回放功能，非常實用。

關於Python編程常用工具，就給大家介紹到這裡了，以上的五種工具希望大家能夠好好利用，工具的使用必然能夠更好的簡化程序編寫，所以還是希望大家能夠不斷進行技能提升，加油!

Codemirror支持python語法檢查嗎

Codemirror支持python語法檢查

CodeMirror 是一款“Online Source Editor”，基於Javascript，短小精悍，實時在線代碼高亮顯示，他不是某個富文本編輯器的附屬產品，他是許多大名鼎鼎的在線代碼編輯器的基礎庫。

如何使用pyflakes給python做語法檢查

pyflakes有三種使用方法，第一種是當作命令行工具使用。第二種可以作為vim的插件，在vim編輯器中使用，實現所見即所得。第三種是可以在emacs中使用。

pyflakes作為命令行工具

安裝pyflakes這個程序很簡單。可以在pyflakes的官網這個網站進行下載：

這是一個命令行工具。在linux下，可以直接運行 ‘pyflakes 文件名’ 對文件進行語法檢查。

在vim編輯器中使用pyflakes

首先要確保vim支持python2.5以上版本，如果不確定是否支持，請在vim中運行命令。

!– lang: shell —

:version

結果例如:

+代表支持的功能，-代表不支持的功能。由於上圖所示的vim不支持python， 所以需要重新編譯vim。

要編譯支持python2.5以上版本的vim， 第一要具有python2.5以上版本。第二要有vim源碼，./configure

–with-features=huge –enable-pythoninterp 然後再運行make ;make install編譯並且安裝。

確定vim支持python2.5以上版本的方法為，在vim中運行“:python import sys; print sys.version”

在vim支持了Python之後，直接下載[pyflakes.vim]

3

將下載的壓縮包，放在$HOME/.vim/下解壓。在$HOME/.vim/ftplugin/python/下會增加一個pyflakes目錄和pyflakes.vim文件。

然後在.vimrc文件中增加”filetype plugin indent on“。即可實現在vim編輯器中檢查python語法的功能。

emacs支持

emacs可以通過flymake支持pyflakes。首先要安裝命令行模式的pyflakes， 然後將下面的代碼加入$HOME/.emacs

!– lang: cpp —

(autoload ‘flymake-find-file-hook “flymake” “” t)

(add-hook ‘find-file-hook ‘flymake-find-file-hook)

(setq flymake-gui-warnings-enabled nil)

(setq flymake-log-level 0)

(when (load “flymake” t)

(

defun flymake-pycheckers-init ()

(

let*

(

(

temp-file

(

flymake-init-create-temp-buffer-copy

‘flymake-create-temp-inplace

)

)

(

local-file

(

file-relative-name

temp-file

(

file-name-directory buffer-file-name

)

)

)

)

(

list “pyflakes” (list local-file)

)

)

(add-to-list ‘flymake-allowed-file-name-masks

‘(“\\.py\\'” flymake-pycheckers-init))

)

)

然後在emacs界面中可以顯示python語法錯誤的地方。

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，有着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：交互式解釋器 PtPython

一個交互式的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

如何進行交互式編程?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。如果進行交互式編程，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。