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想自己學習Python開發。使用什麼開發工具好一些呢?
如果想寫python的程序,至少需要安裝一個python 的解釋器。用來解釋python的程序文件。
編輯器的話,沒有誰好誰好,主要還是看個人的喜好,比較主流的幾下幾個。
1. pycharm:這是一個集成化開發工具,集編輯運行一體,比較方便。但是軟體收費,可以下載社區版初期學習使用
2. sublime text:比較好用的輕量級文本編輯工具。需要配合解釋器開發
3. vim編輯器:linux 或mac 系統下的命令行界面的文本編輯工具,也可以編寫程序。需要對系統有所了解才能上手。
4. 其它文本編輯工具
如果想學習Python,可以看看黑馬程序員的學習視頻啊,有600集的那個很好自學哦~歡迎你採納我的回答
python初學者工具用什麼工具好呢
Python開發軟體可根據其用途不同分為兩種,一種是Python代碼編輯器,一種是Python集成開發工具,兩者的配合使用可以極大的提高Python開發人員的編程效率,以下是常用的幾款Python代碼編輯器和Python集成開發工具。
一、Python代碼編輯器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代碼編輯器,支持Python代碼編輯,同時兼容所有平台,並且豐富的插件擴展了語法和編輯功能,迅捷小巧,具有良好的兼容性,很受編程人士的喜愛!
2. Vim
Vim和Vi是一種模型編輯器,它將文本查看從文本編輯中分離,VIM在原始VI之上做了諸多改進,包括可擴展模型和就地代碼構建,VIMScripts可用於各種Python開發任務!
3. Atom
Atom被稱為「21世紀可破解的文本編輯器」,可以兼容所有平台,擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場,使用Electron構建,其運行時安裝的擴展插件可支持Python語言!
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款終身免費且兼容任何平台的代碼編輯器,使用強大的Lisp編程語言進行定製,並為Python開發提供各種定製腳本,是一款可擴展、可定製、自動記錄、實時顯示的編輯器,一直縈繞在UNIX周圍。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代碼編輯器,可擴展並且可以對幾乎所有任務進行配置,對於Python的支持可以在Visual Studio Code中安裝插件,只需快速點擊按鈕即可成功安裝,且可自動識別Python安裝和庫。
二、Python集成開發環境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款專門面向Python的全功能集成開發環境,同樣擁有付費版和免費開源版,PyCharm不論是在Windows、 Mac OS X系統中,還是在Linux系統中都支持快速安裝和使用。
PyCharm直接支持Python開發環境,打開一個新的文件然後就可以開始編寫代碼,也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序,它還支持源碼管理和項目,並且其擁有眾多便利和支持社區,能夠快速掌握學習使用!
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成開發環境的一個插件,支持Python調試、代碼補全和互動式Python控制台等,在Eclipse中安裝PyDev非常便捷,只需從Eclipse中選擇「Help」點擊「Eclipse Marketplace」然後搜索PyDev,點擊安裝,必要的時候重啟Eclipse即可,對於資深Eclipse開發者來說,PyDev可以很輕鬆上手!
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成開發平台,提供了免費版和付費版,可以支持各種平台的開發,且附帶了自己的擴展插件市場。在Visual Studio中可進行Python編程,並且支持Python智能感知、調試和其他工具,值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台!
4. Spyder
Spyder是一款為了數據科學工作流做了優化的開源Python集成開發環境,它是附在Anaconda軟體包管理器發行版中的,Spyder擁有大部分集成開發環境該具備的功能,如強大語法高亮功能的代碼編輯器、Python代碼補全以及集成文件瀏覽器,其還具有其他Python編輯環境中所不具備的變數瀏覽器功能,十分適合使用Python的數據科學家們。
5. Thonny
Thonny是針對新手的一款集成開發環境,適用於全部主流平台,默認情況下,Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝,十分方便新手使用!
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,是專註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。
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