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python用什么软件,挑选最适宜你的开发东西

时间:2024-12-27

分类:后端开发

编辑:admin

1.集成开发环境(IDEs):PyCharm:由JetBrains开发,是一个功用强壮的PythonIDE,支撑多种编程言语,供给了代码修改、...

1. 集成开发环境(IDEs): PyCharm:由 JetBrains 开发,是一个功用强壮的 Python IDE,支撑多种编程言语,供给了代码修改、调试、测验等功用。 Visual Studio Code(VS Code):由 Microsoft 开发,是一个轻量级的代码修改器,支撑多种编程言语,包含 Python。它供给了丰厚的插件和扩展,能够满意不同的开发需求。 Spyder:一个专门为科学核算和数据剖析规划的 Python IDE,适用于运用 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib 等库进行开发。

2. 代码修改器: Sublime Text:一个盛行的代码修改器,支撑多种编程言语,包含 Python。它具有强壮的代码修改和查找功用,能够便利地进行代码编写和调试。 Atom:由 GitHub 开发,是一个依据 Web 技能的代码修改器,支撑多种编程言语,包含 Python。它供给了丰厚的插件和扩展,能够满意不同的开发需求。

3. 文本修改器: Notepad :一个轻量级的文本修改器,支撑多种编程言语,包含 Python。它具有强壮的文本修改和查找功用,能够便利地进行代码编写和调试。

4. 解说器和运转环境: CPython:Python 的官方解说器,运用 C 言语编写,是 Python 言语的参阅完成。 PyPy:一个用 Python 完成的 Python 解说器,它运用 JustInTime(JIT)编译技能,能够进步 Python 代码的运转速度。 Jython:一个用 Java 完成的 Python 解说器,能够在 Java 虚拟机上运转 Python 代码。 IronPython:一个用 .NET 完成的 Python 解说器,能够在 .NET 渠道上运转 Python 代码。

5. 库和结构: NumPy:一个用于科学核算的根底库,供给了多维数组目标和一系列数学函数。 SciPy:一个依据 NumPy 的科学核算库,供给了更多的数学、科学和工程核算功用。 Pandas:一个用于数据剖析和处理的库,供给了数据结构、数据剖析东西和绘图功用。 Matplotlib:一个用于数据可视化的库,供给了丰厚的绘图功用,能够生成各种图表和图形。 Django:一个用于 Web 开发的结构,供给了快速的 Web 开发体会和丰厚的功用。 Flask:一个轻量级的 Web 开发结构,供给了简略的 Web 应用程序开发体会。

6. 版别操控系统: Git:一个分布式版别操控系统,能够便利地进行代码版别办理和协作开发。

7. 包办理东西: pip:Python 的官方包办理东西,能够便利地装置、晋级和办理 Python 包。 conda:一个跨渠道的包办理东西,能够用于装置和办理 Python 包以及依靠项。

8. 其他东西: Jupyter Notebook:一个依据 Web 的交互式核算环境,能够便利地进行代码编写、履行和成果展现。 Anaconda:一个 Python 发行版,预装了很多的科学核算和数据剖析库,能够便利地进行科学核算和数据剖析。

以上是一些常用的 Python 开发软件和东西,您能够依据自己的需求挑选适宜的东西进行开发。

Python编程必备软件盘点:挑选最适宜你的开发东西

Python作为一种广泛运用的编程言语,具有丰厚的开发东西和集成开发环境(IDE)。挑选适宜的软件关于进步开发功率和项目质量至关重要。本文将为您盘点一些常用的Python开发软件,协助您找到最适宜您的东西。

1. PyCharm:功用全面的Python IDE

PyCharm是由JetBrains公司开发的一款Python集成开发环境,支撑Windows、Mac OS和Linux操作系统。它供给了强壮的代码修改、调试、测验和版别操控等功用,十分适宜大型项目和团队协作。

支撑多种编程言语,包含Python、JavaScript、HTML等。

智能代码补全和代码重构功用。

集成了Django、Flask等Web结构的支撑。

强壮的调试东西和测验结构。

2. VS Code:轻量级且可扩展的代码修改器

Visual Studio Code(VS Code)是由微软开发的一款轻量级代码修改器,支撑多种编程言语,包含Python。它具有丰厚的插件生态系统,能够扩展其功用以满意不同开发需求。

跨渠道支撑,可在Windows、Mac OS和Linux操作系统上运转。

内置的Python扩展,供给代码补全、调试、测验等功用。

支撑Git版别操控。

高度可定制,能够经过装置插件来扩展功用。

3. Jupyter Notebook:交互式编程和文档东西

Jupyter Notebook是一个交互式编程和文档东西,它答应用户将代码、方程、可视化和解说性文本混合在一个文档中。它十分适宜数据科学和机器学习范畴。

支撑多种编程言语,包含Python、R、Julia等。

易于创建和共享交互式文档。

支撑多种输出格局,如HTML、PDF等。

集成了多种可视化库,如Matplotlib、Seaborn等。

4. Spyder:科学核算和数据剖析IDE

Spyder是一个开源的Python IDE,专为科学核算和数据剖析而规划。它集成了许多科学核算库,如NumPy、SciPy、Pandas等,十分适宜进行数据剖析和可视化。

支撑多种编程言语,包含Python。

集成了科学核算库,如NumPy、SciPy、Pandas等。

供给交互式核算环境。

支撑多种数据可视化东西。

5. IDLE:Python规范IDE

IDLE是Python的规范IDE,它是Python解说器的一部分,适用于初学者和简略的脚本编写。尽管功用相对简略,但它是学习Python的根底东西。

跨渠道支撑,适用于Windows、Mac OS和Linux操作系统。

供给根本的代码修改和调试功用。

是学习Python的入门级东西。

6. Anaconda:Python发行版和包办理东西

Anaconda是一个Python发行版,它包含了Python解说器、NumPy、SciPy、Pandas等科学核算库,以及conda包办理东西。Anaconda十分适宜数据科学和机器学习项目。

预装了多种科学核算库。

供给conda包办理东西,便利装置和办理Python包。

支撑虚拟环境,能够阻隔项目依靠。

挑选Python开发软件时,您需求考虑您的项目需求、开发环境和个人偏好。以上罗列的软件都是Python开发中常用的东西,您能够依据自己的实际情况挑选适宜的软件来进步开发功率。

本站部分内容含有专业性知识,仅供参考所用。如您有相关需求,请咨询相关专业人员。
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