python一般用什么软件
python一般用什么软件?python一般用的软件有:SubpmeText、Atom、PyCharm等。SubpmeTextSubpmeText是一款非常流行的代码编辑...
python一般用什么软件?python一般用的软件有:Subpme Text、Atom、PyCharm等。Subpme TextSubpme Text是一款非常流行的代码编辑器,其开
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2020-11-17 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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python一般用什么软件?
python一般用的软件有:Subpme Text、Atom、PyCharm等。
Subpme Text
Subpme Text是一款非常流行的代码编辑器,其开发者是一名谷歌的工程师,其梦想是使之成为更好的文本编辑器。Subpme Text支持Python代码编辑同时兼容所有平台,并且丰富的插件(称之为“包”)扩展了语法和编辑功能。
安装额外的Python扩展可能会比较棘手,Subpme Text中所有的包都是用Python写成的,并且安装社区扩展往往需要直接在Subpme Text中执行Python脚本。
优点:Subpme Text在编程社区内很受推崇。单单从代码编辑器的角度来看,Subpme Text迅捷小巧并且具有良好的兼容性。
缺点:尽管你可以无限期的使用测试版本但是Subpme Text不是免费软件。在Subpme Text中安装扩展插件可能会比较棘手,另外并不支持直接在编辑器内部执行或调试代码。
Atom
同样兼容所有平台的Atom被称为是“21世纪可破解的文本编辑器”。开源的Atom拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场,它是使用Electron构建的,Electron使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台的桌面应用。Python语言由一款可在Atom运行时安装的扩展插件支持。
优点:得益于Electron,Atom广泛兼容各大平台。同样Atom小巧且下载和载入都非常迅速。
缺点:内置并不支持构建和调试,这些功能是由社区提供支持的。同样由于Atom建立在Electron框架上,所以它始终运行在JavaScript进程中而不是作为本地应用运行。
PyCharm
PyCharm是最好的一个(也是唯一一个)专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版(专业版)和免费开源版(社区版),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。
开箱即用,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。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序,并且它支持源码管理和项目。
优点:这是真正的Python集成开发环境,拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。
缺点:PyCharm存在加载较慢的问题,另外对于已有的项目,默认设置可能需要调整。
相关推荐:《Python教程》以上就是小编分享的关于python一般用什么软件的详细内容希望对大家有所帮助,更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章!
python一般用的软件有:Subpme Text、Atom、PyCharm等。
Subpme Text
Subpme Text是一款非常流行的代码编辑器,其开发者是一名谷歌的工程师,其梦想是使之成为更好的文本编辑器。Subpme Text支持Python代码编辑同时兼容所有平台,并且丰富的插件(称之为“包”)扩展了语法和编辑功能。
安装额外的Python扩展可能会比较棘手,Subpme Text中所有的包都是用Python写成的,并且安装社区扩展往往需要直接在Subpme Text中执行Python脚本。
优点:Subpme Text在编程社区内很受推崇。单单从代码编辑器的角度来看,Subpme Text迅捷小巧并且具有良好的兼容性。
缺点:尽管你可以无限期的使用测试版本但是Subpme Text不是免费软件。在Subpme Text中安装扩展插件可能会比较棘手,另外并不支持直接在编辑器内部执行或调试代码。
Atom
同样兼容所有平台的Atom被称为是“21世纪可破解的文本编辑器”。开源的Atom拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场,它是使用Electron构建的,Electron使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台的桌面应用。Python语言由一款可在Atom运行时安装的扩展插件支持。
优点:得益于Electron,Atom广泛兼容各大平台。同样Atom小巧且下载和载入都非常迅速。
缺点:内置并不支持构建和调试,这些功能是由社区提供支持的。同样由于Atom建立在Electron框架上,所以它始终运行在JavaScript进程中而不是作为本地应用运行。
PyCharm
PyCharm是最好的一个(也是唯一一个)专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版(专业版)和免费开源版(社区版),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。
开箱即用,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。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序,并且它支持源码管理和项目。
优点:这是真正的Python集成开发环境,拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。
缺点:PyCharm存在加载较慢的问题,另外对于已有的项目,默认设置可能需要调整。
相关推荐:《Python教程》以上就是小编分享的关于python一般用什么软件的详细内容希望对大家有所帮助,更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章!
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VS Code:这是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器,由微软自主设计研发,界面风格和VS相似,但没有VS那么庞大臃肿,运行速度快、占用内存少,支持常见的自动补全、代码高亮、语法提示、GIT等功能,安装Python插件后,可以直接编辑运行Python程序。对于Python入门开发者来说,是非常不错的选择。
Sublime Text:是一个非常不错的代码编辑器,基本功能和VS Code差不多,轻便灵活、运行速度快,文本编辑功能强大,常见的自动补全、语法检查、语法提示功能都能很好支持,配置好本地Python解释器路劲后,也是一个非常不错的Python开发软件。
Atom:也是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器,由GitHub专门为广大程序员设计研发,基本功能和前2个编辑器差不多,支持常见的智能补全、代码高亮、语法检查等功能,安装Python插件后,也可以直接编辑运行Python程序。
Vim:这是Linux环境下使用最多的文本编辑器,轻便灵活、插件扩展众多,可以自定义配置环境,和各种编程语言都能混搭,而且效果很好,安装Python之后,可以直接当作一个非常不错的Python开发软件来使用。
Visual Studio:目前使用最多的IDE环境,集成了非常多的开发环境,新的版本也开始支持Python开发,勾选Python之后,可以直接编辑、调试、运行Python程序,功能强大。
PyCharm:一个Python专用的开发软件,在业界非常流行,也非常受欢迎,支持代码重构、代码分析、单元测试等高级功能,因此开发、调试、运行效率很高,本身自带了许多工程模块,可以快速构建flask、Django等web应用。
Sublime Text:是一个非常不错的代码编辑器,基本功能和VS Code差不多,轻便灵活、运行速度快,文本编辑功能强大,常见的自动补全、语法检查、语法提示功能都能很好支持,配置好本地Python解释器路劲后,也是一个非常不错的Python开发软件。
Atom:也是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器,由GitHub专门为广大程序员设计研发,基本功能和前2个编辑器差不多,支持常见的智能补全、代码高亮、语法检查等功能,安装Python插件后,也可以直接编辑运行Python程序。
Vim:这是Linux环境下使用最多的文本编辑器,轻便灵活、插件扩展众多,可以自定义配置环境,和各种编程语言都能混搭,而且效果很好,安装Python之后,可以直接当作一个非常不错的Python开发软件来使用。
Visual Studio:目前使用最多的IDE环境,集成了非常多的开发环境,新的版本也开始支持Python开发,勾选Python之后,可以直接编辑、调试、运行Python程序,功能强大。
PyCharm:一个Python专用的开发软件,在业界非常流行,也非常受欢迎,支持代码重构、代码分析、单元测试等高级功能,因此开发、调试、运行效率很高,本身自带了许多工程模块,可以快速构建flask、Django等web应用。
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一、最强终端:Upterm
本来想推荐fish或者zsh,但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用,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 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。
二、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。
三、包管理必备:Anaconda
强烈推荐Anaconda ,它能帮你安装好许多麻烦的东西,包括: Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话,容易遇到各种问题,带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情,就安装它就好了,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了。
四、编辑器:Sublime3
小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手,但有时候写一些轻量的小脚本,就会想用轻量级一点的工具。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 Sublime拥有近乎IDE的体验。
五、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写前端的话,这个在线编辑器太方便了,简直是节省了后端工程师的生命啊!不用安装npm的几千个包了,它已经在云端完成了,采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。算是一个推荐补充吧。
六、Python Tutor
Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,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。如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。
七、IPython
IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell,用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了,IPython 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。
八、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。
九、Anaconda
Python 虽好,可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题,特别是 Windows 平台很多包无法正常安装,为了解决这些问题,Anoconda 出现了,Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境,同时附带了一大批常用数据科学包,也是数据分析的标配。
十、Skulpt
Skulpt 是一个用 Java 实现的在线 Python 执行环境,它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。
以上推荐的十个Python开发工具,虽然都很好用,但是也不必全部都安装,毕竟适合自己的才是最好的,大家可以根据自己的需求进行选择。
本来想推荐fish或者zsh,但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用,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 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。
二、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。
三、包管理必备:Anaconda
强烈推荐Anaconda ,它能帮你安装好许多麻烦的东西,包括: Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话,容易遇到各种问题,带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情,就安装它就好了,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了。
四、编辑器:Sublime3
小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手,但有时候写一些轻量的小脚本,就会想用轻量级一点的工具。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 Sublime拥有近乎IDE的体验。
五、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写前端的话,这个在线编辑器太方便了,简直是节省了后端工程师的生命啊!不用安装npm的几千个包了,它已经在云端完成了,采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。算是一个推荐补充吧。
六、Python Tutor
Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,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。如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。
七、IPython
IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell,用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了,IPython 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。
八、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。
九、Anaconda
Python 虽好,可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题,特别是 Windows 平台很多包无法正常安装,为了解决这些问题,Anoconda 出现了,Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境,同时附带了一大批常用数据科学包,也是数据分析的标配。
十、Skulpt
Skulpt 是一个用 Java 实现的在线 Python 执行环境,它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。
以上推荐的十个Python开发工具,虽然都很好用,但是也不必全部都安装,毕竟适合自己的才是最好的,大家可以根据自己的需求进行选择。
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