pythonspydermac
Ⅰ 如何让VSCode单步执行脚本内python语句（Mac系统）
在写脚本的阶段，需要一步一步运行、检查、调试。用惯了Spyder和RStudio之后，更加习惯了快捷键单步执行语句。当按下某组快捷键时，希望编辑器应该做两个动作：1.运行这行命令；2. 光标自动跳到下一行。
最终在这里找到了解决方案： https://stackoverflow.com/questions/58404225/vs-code-move-to-next-line-on-run-ctrl-enter
按步骤说一下：
4）把这段话放keybindings.json里面 ：
"key": "cmd+e" 是我自定义的快捷键，自己改自己想用的。
设置好之后重新打开VSCode，打开一个 .py 脚本，就可以按快捷键企图单步运行了。第一次按会唤醒交互窗口，之后就两个窗口一左一右，运行和调试起来很方便！
Ⅱ 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。
Ⅲ 想自己学习Python开发。使用什么开发工具好一些呢
如果想写python的程序，至少需要安装一个python 的解释器。用来解释python的程序文件。
编辑器的话，没有谁好谁好，主要还是看个人的喜好，比较主流的几下几个。
1. pycharm：这是一个集成化开发工具，集编辑运行一体，比较方便。但是软件收费，可以下载社区版初期学习使用
2. sublime text：比较好用的轻量级文本编辑工具。需要配合解释器开发
3. vim编辑器：linux 或mac 系统下的命令行界面的文本编辑工具，也可以编写程序。需要对系统有所了解才能上手。
4. 其它文本编辑工具
如果想学习Python，可以看看黑马程序员的学习视频啊，有600集的那个很好自学哦~欢迎你采纳我的回答
Ⅳ python编程开发软件有哪些
Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高
Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。
一、Python代码编辑器
1. SublimeText
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷
小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！2. Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，
VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构
建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是
一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对
于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，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。
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，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，
它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只
需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse
开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual
Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大
部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑
环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便
新手使用！
以上是比较常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发环境，Python开发人员、正在学习Python开发以及想从事Python开发工作
人员可以尝试使用一下，选择自己最顺手的开发工具，对以后的工作可以起到事半功倍的效果！
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Ⅳ python编程环境有哪些
Python专用的编辑器和集成开发环境
PyCharm
类别：集成开发环境
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。
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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。
Spyder
类别：集成开发环境
是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境。它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，因此根据你的设置，或许你已经在机器中安装了Spyder。
Spyder引人注目的一点是其目标受众是使用Python的数据科学家们。你一定会留意到这一点，举个例子来说，Spyder很好的集成了一些诸如SciPy、NumPy和Matplotlib这样的公共Python数据科学库。
Spyder拥有大部分你所期待的集成开发环境该具备的功能，例如具备强大语法高亮功能的代码编辑器，Python代码补全，甚至是集成文件浏览器。
我从未在其他Python编辑环境中见过的一个特殊功能是Spyder的“变量浏览器”功能，它会以表格形式出现在集成开发环境界面右侧来展示数据。就我个人来说，虽然我并不十分需要这个功能，但是它看起来的确很整洁。如果你是一位日常用Python做数据科学工作的人，那你一定会深深爱上这个独特的功能。Spyder关于IPython或者说Jupyter的集成也做得非常好。
总之，我认为Spyder比其他的集成开发环境更基本，我更愿意把它看做是一款专业工具而不是我日常使用的编辑环境。关于Spyder比较优秀的一点是它兼容Windows、macOS和 Linux系统并且是一个完全开源软件。
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优点：当你是使用Anaconda Python发行版的数据科学家时你会爱上它。
缺点：更有经验的Python开发人员可能会觉得Spyder太基本了以至于不能支持每日所需的基本工作，这样的话还不如选择一个更为完整的集成开发环境或者定制编辑器解决方案。
Thonny
类别：集成开发环境
作为Python集成开发环境大家庭中的新成员，Thonny被称作是针对新手的一款集成开发环境。由爱沙尼亚塔尔图大学的计算机科学学院开发并维护的Thonny适用于全部主流平台，并且在网站上附有安装指南。
默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，所以你不需要再安装什么新的东西。更有经验的老手可能需要调整这个设置以便找到和使用已安装的库。
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优点：你是一名Python新人小白，并且一切就绪需要一款集成开发环境的时候你会选择它。
缺点：更有经验的Python老手可能会觉得Thonny同样太基础了，并且其内置解释器只是一个工作场合，而不是一个可以与之共事的工具。此外，作为一款新兴工具，你在遇到问题时很有可能发现没有现成的解决方法。