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python学习工具

发布时间: 2022-08-28 23:29:20

① 有哪些值得推荐的 python 开发工具

第一款:最强终端 Upterm
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,之前的名字叫做: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。
第二款: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。
第三款:包管理必备 Anaconda
强烈推荐:Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西,包括:Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话,容易遇到各种问题,也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情,安装它就可以了,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定了。
第四款:编辑器 Sublime3
如果你是小白的话,推荐从PyCharm开始上手,但是有时候写一些轻量的小脚本,就会想到轻量级一点的工具。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Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款: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要写前端的话,这个在线编辑器太方便了,节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了,它已经在云端完成了,才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。
第六款:Python Tutor
Python Tutor是一个免费教育工具,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。
第七款:IPython
如何进行交互式编程?没错,就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多,并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程,这是不可缺少的工具。
第八款: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。
第九款:Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具,简单、易用,并且能够设置不同的主题模式,根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款:Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用,而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的,中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的,初学者可以体验一下。

② 学习python需要哪些软件

python相关软件免费下载

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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

③ 学习python都需要哪些软件工具

1、Upterm
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。
2、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。
3、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。
4、CodeSandbox
虽然这个不算是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。
5、Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具,简单、易用,并且能够设置不同的主题模式,根据自己的喜好来设置代码风格。
6、IPython
如何进行交互式编程?没错,就是通过IPython。IPython相对于Python自带的Shell要好用的多,并且能够支持代码缩进、Tab键补全代码等功能。如果进行交互式编程,这是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用,而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的,中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的,初学者不妨体验看看。
8、IDLE
IDLE是python创初人Guido van Rossum使用python and Tkinter来创建的一个集成开发环境。要使用IDLE必须安装python and Tkinter。特性:自动缩进,彩色编码,命令历史(Alt+p,Alt+n)和单词自动(Alt+/)完成。用IDLE执行Tkinter程序,不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter应用程序,它会自动调用mainloop。再调用一次mainloop会与IDLE的事件循环冲突,造成运行时错误。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux环境。用它创建的程序可在任何一种平台上运行,负责维护它的是TheKompany.com。他们发布了该软件的个人版,只提供有限的支持;以及专业版,需要许可,面向商业软件开发者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的开源发布 ,一个免费的动态语言的多语言编辑器,基于屡获殊荣的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服务端语言,也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit编写代码时,通过其提供的自动完成、调用提示、语法纠正、代码片断等功能可以充分提高你的编码效率,助你写出高质量的代码。

④ 有哪些值得推荐的 Python 开发工具

前提:用来做数据处理和相关的系统开发
刚学python时,面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版,不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后,我最后的选择是Anaconda + Pycharm,用anaconda集成的ipython做工作台,做一些分析和小段程序调试的工作,用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的,也都有免费版本。
具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库,包含了我整个工作流程,做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt,链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台,Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE,是专注于面向数据的分析的,因为其特点也主要是数据区的存在,可以即时知道变量值的变化;Ipython——一个基于cell的shell界面,可以理解为python自带shell的增强版,它将程序分成一块一块的cell,每个cell可以包含多条语句,可以单独调试运行,并将结果保存在内存中,cell之间可以相互调用,并保持一定的相互独立。
可以说有了anaconda自带的这两个工具,足够做数据处理相关的工作了(本身anaconda就是一个为了数据科学而诞生的发行版),但如果涉及到脚本程序和包的开发,感觉spyder还是有点弱,在试过IDE,代码编辑器(比如visual code、sublime等)+插件,这两种方案后,我最后选择了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替换spyder作为主要的开发平台,看我头像也可以知道我是一个喷气大脑的死忠,他们家的IDE真的很好用~理由如下:
1、首先作为学生,可以通过e邮箱申请到Jetbrains全家桶,即便无法获取授权,pycharm的community版本免费并且功能足够
2、对于pycharm,可以方便快捷地切换python不同版本的解释器,甚至可以安装相同版本的python解释器配置不同的开发环境,这可以解决有些包之间冲突的情况,也可以针对有些框架按需装包;并且pycharm内置包管理,可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm这个IDE的颜色方案、拼写补全、函数联想、函数跳转源代码、断点调试及debug等功能都让我用的十分顺手。
总之我现在的工作流程就是,先用对我需要的功能进行设计,而后在ipython界面下设计调试每个功能模块,调试成功后放到pycharm中组合起来,写成脚本文件,最后用pycharm做调试形成成品。

⑤ 分享!5种常用的Python工具

IDLE


在安装Python时,默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用,方便学习。但是,它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。


Scikit-learn


Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时,表现出的惊人速度。因此,对于程序员和学生来说,Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。


Theano


Theano是一款数据科学的Python工具,对于程序员和学生而言,这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具,因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展,而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。


Selenium


Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化,常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium,通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具,来管理测试用例并生成报告。


Test complete


Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可,而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能,非常实用。


关于分享!5种常用的Python工具,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。

⑥ 分享!5个好用的Python工具

1、 IDLE


IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思,一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单,对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。


2、 Scikit-learn


scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的,是开源的,任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具,能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持,有丰富的功能适用于各种用例。


3、Theano


Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一,虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在,一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组,属于比较底层的框架,theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计,我们可利用符号化式语言定义想要的结果,支持GPU加速,非常适合深度学习Python。


4、Selenium


Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器,提供了功能丰富的API接口,常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本,包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。


5、Skulpt


Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境,完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持,只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的,所以不用担心服务器崩溃的问题。


关于分享!5个好用的Python工具,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。

⑦ Python编程5种常用工具是什么

【导语】Python是一种开源的编程语言,可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用,学习Python可以让程序员专注于解决问题,而不是语法,由于Python拥有各式各样的工具,因此更具优势,在进行Python编程学习的时候,了解使用工具和编程基础是主要的,那么Python编程5种常用工具是什么?一起来了解一下吧。

1、IDLE

在安装Python时,默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python
Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用,方便学习。但是,它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。

2、Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时,表现出的惊人速度。因此,对于程序员和学生来说,Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。

3、Theano

Theano是一款数据科学的Python工具,对于程序员和学生而言,这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具,因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展,而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

4、Selenium

Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化,常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium,通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具,来管理测试用例并生成报告。

5、Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可,而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test
complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能,非常实用。

关于Python编程常用工具,就给大家介绍到这里了,以上的五种工具希望大家能够好好利用,工具的使用必然能够更好的简化程序编写,所以还是希望大家能够不断进行技能提升,加油!

⑧ 学习Python,开发工具我们应该如何选择

spyder(Python开发环境)

spyder是一个简单的Python开发环境,最大的特点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能,可以很方便地观察和修改数组的值,另外,还有console控制台和变量探索等功能,功能当然不止这些,其他的功能需要你亲身体验,总的来说是一款不错的Python开发工具,可以让你的Python开发变的简单高效。

pycharm

Pycharm是一款优秀的Python编程IDE,他高度集成了Python调试器、目前流行的多种代码控制工具如git,并且联想输入的方式也能够让你在不借助文档的情况下写出很多代码。

⑨ python工具有哪些

第一款:最强终端 Upterm
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,之前的名字叫作: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。
第二款: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。
第三款:包管理必备 Anaconda
强烈推荐:Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西,包括:Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话,容易遇到各种问题,也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情,安装它就可以了,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定了。
第四款:编辑器 Sublime3
如果你是小白的话,推荐从PyCharm开始上手,但是有时候写一些轻量的小脚本,就会想到轻量级一点的工具。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Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款: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要写前端的话,这个在线编辑器太方便了,节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了,它已经在云端完成了,才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。
第六款:Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具,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。
第七款:IPython
如何进行交互式编程?没错,就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多,并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程,这是不可缺少的工具。
第八款: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。
第九款:Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具,简单、易用,并且能够设置不同的主题模式,根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款:Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用,而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的,中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的,初学者可以体验一下。

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