pythonspydermac
Ⅰ 如何讓VSCode單步執行腳本內python語句（Mac系統）
在寫腳本的階段，需要一步一步運行、檢查、調試。用慣了Spyder和RStudio之後，更加習慣了快捷鍵單步執行語句。當按下某組快捷鍵時，希望編輯器應該做兩個動作：1.運行這行命令；2. 游標自動跳到下一行。
最終在這里找到了解決方案： https://stackoverflow.com/questions/58404225/vs-code-move-to-next-line-on-run-ctrl-enter
按步驟說一下：
4）把這段話放keybindings.json裡面 ：
"key": "cmd+e" 是我自定義的快捷鍵，自己改自己想用的。
設置好之後重新打開VSCode，打開一個 .py 腳本，就可以按快捷鍵企圖單步運行了。第一次按會喚醒交互窗口，之後就兩個窗口一左一右，運行和調試起來很方便！
Ⅱ 學習Python，開發工具我們應該如何選擇
spyder(Python開發環境)
spyder是一個簡單的Python開發環境，最大的特點就是模仿MATLAB的「工作空間」的功能，可以很方便地觀察和修改數組的值，另外，還有console控制台和變數探索等功能，功能當然不止這些，其他的功能需要你親身體驗，總的來說是一款不錯的Python開發工具，可以讓你的Python開發變的簡單高效。
pycharm
Pycharm是一款優秀的Python編程IDE,他高度集成了Python調試器、目前流行的多種代碼控制工具如git，並且聯想輸入的方式也能夠讓你在不藉助文檔的情況下寫出很多代碼。
Ⅲ 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
Ⅳ python編程開發軟體有哪些
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. SublimeText
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可以很輕松上手！
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！
以上是比較常用的幾款Python代碼編輯器和Python集成開發環境，Python開發人員、正在學習Python開發以及想從事Python開發工作
人員可以嘗試使用一下，選擇自己最順手的開發工具，對以後的工作可以起到事半功倍的效果！
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Ⅳ python編程環境有哪些
Python專用的編輯器和集成開發環境
PyCharm
類別：集成開發環境
PyCharm是最好的一個（也是唯一一個）專門面向於Python的全功能集成開發環境。同樣擁有付費版（專業版）和免費開源版（社區版），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。
開箱即用，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。你也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，並且它支持源碼管理和項目。
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優點：這是真正的Python集成開發環境，擁有眾多便利和支持社區。它的編輯、運行和調試功能統統開箱即用。
缺點：PyCharm存在載入較慢的問題，另外對於已有的項目，默認設置可能需要調整。
Spyder
類別：集成開發環境
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，因此根據你的設置，或許你已經在機器中安裝了Spyder。
Spyder引人注目的一點是其目標受眾是使用Python的數據科學家們。你一定會留意到這一點，舉個例子來說，Spyder很好的集成了一些諸如SciPy、NumPy和Matplotlib這樣的公共Python數據科學庫。
Spyder擁有大部分你所期待的集成開發環境該具備的功能，例如具備強大語法高亮功能的代碼編輯器，Python代碼補全，甚至是集成文件瀏覽器。
我從未在其他Python編輯環境中見過的一個特殊功能是Spyder的「變數瀏覽器」功能，它會以表格形式出現在集成開發環境界面右側來展示數據。就我個人來說，雖然我並不十分需要這個功能，但是它看起來的確很整潔。如果你是一位日常用Python做數據科學工作的人，那你一定會深深愛上這個獨特的功能。Spyder關於IPython或者說Jupyter的集成也做得非常好。
總之，我認為Spyder比其他的集成開發環境更基本，我更願意把它看做是一款專業工具而不是我日常使用的編輯環境。關於Spyder比較優秀的一點是它兼容Windows、macOS和 Linux系統並且是一個完全開源軟體。
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優點：當你是使用Anaconda Python發行版的數據科學家時你會愛上它。
缺點：更有經驗的Python開發人員可能會覺得Spyder太基本了以至於不能支持每日所需的基本工作，這樣的話還不如選擇一個更為完整的集成開發環境或者定製編輯器解決方案。
Thonny
類別：集成開發環境
作為Python集成開發環境大家庭中的新成員，Thonny被稱作是針對新手的一款集成開發環境。由愛沙尼亞塔爾圖大學的計算機科學學院開發並維護的Thonny適用於全部主流平台，並且在網站上附有安裝指南。
默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，所以你不需要再安裝什麼新的東西。更有經驗的老手可能需要調整這個設置以便找到和使用已安裝的庫。
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優點：你是一名Python新人小白，並且一切就緒需要一款集成開發環境的時候你會選擇它。
缺點：更有經驗的Python老手可能會覺得Thonny同樣太基礎了，並且其內置解釋器只是一個工作場合，而不是一個可以與之共事的工具。此外，作為一款新興工具，你在遇到問題時很有可能發現沒有現成的解決方法。