python编程工具有哪些

学习Python有时候没有第一时间找到好工具，会吃不少的苦头，磕磕绊绊走过来之后才知道，好的工具给效率带来的提升是巨大的，毕竟好的工具能将工作效率多倍速提升。

Upterm

railsware/uptermgithub.com

其实本来想推荐 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。

Ptpython

jonathanslenders/ptpythongithub.com

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。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了 ptpython。

Anaconda

真的要强烈推荐 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。

Sublime3我爱编程网

小白的话当然还是要从 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。

今年用了一圈各种编辑器，发现 Sublime 更新了之后，很多地方都有了极大的提升(尤其是大家比较关心的颜值)，并且用起来比原来还要简单。配合安装 Anaconda 或 CodeIntel 插件 ，就可以让 Sublime 拥有近乎 IDE 的体验。

pycharm python

pycharm python是一款强大的python IDE。

它拥有调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示等功能，功能相当的齐全。

QPython

QPython是一个可以在安卓系统上运行Python脚本引擎，整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库。

拥有它，在安卓设备上你照样可以玩转python。

首行回答：编辑Python程序常用的软件有PyCharm、Visual Studio Code、Jupyter Notebook、Spyder和Sublime Text等。

Python作为一种高级编程语言，已经广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发等多个领域。因此，有很多编辑器都支持Python语言的编辑和运行。下面将详细介绍几种常用的Python编辑器。

PyCharm是一款专门为Python开发而设计的集成开发环境(IDE)。它提供了丰富的功能，如代码自动补全、语法高亮、调试工具等，可以大大提高Python开发者的效率。另外，PyCharm还支持多种操作系统，包括Windows、Mac和Linux等。

Visual Studio Code(VS Code)是另一款常用的Python编辑器。VS Code是一款轻量级的跨平台编辑器，支持多种编程语言。它可以通过安装插件来扩展功能，其中包括Python插件。Python插件可以提供代码高亮、自动补全、调试等功能，使得VS Code成为一款强大的Python编辑器。

Jupyter Notebook是一种交互式笔记本，广泛用于数据科学和机器学习领域。它支持Python语言的编辑和运行，并且可以直接在笔记本中展示数据可视化结果。Jupyter Notebook的优点在于它可以将代码、数据和文本说明结合在一起，便于分享和展示。

Spyder是一款专门为科学计算和数据分析而设计的Python IDE。它集成了NumPy、SciPy等科学计算库，并提供了一些实用的工具，如变量查看器、调试器等。Spyder的界面类似于MATLAB，因此深受科学计算工作者的喜爱。

Sublime Text是一款轻量级的文本编辑器，也支持Python语言的编辑和运行。它提供了丰富的插件和扩展功能，可以定制化编辑环境。Sublime Text的界面简洁明了，操作也比较简单，适合初学者使用。

综上所述，不同的Python编辑器具有不同的特点和适用场景。开发者可以根据自己的需求和习惯选择合适的编辑器。

python用什么软件编程：Python、PyCharm等等。

Python的简介：

Python由荷兰国家数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫作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。Python在各个编程语言中比较适合新手学习。

Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

发展历程：

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。

众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。

而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。