python用什么工具

python用什么工具?让我们一起了解一下吧!

python可用的工具很多，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. Sublime Text我爱编程网

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. 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. 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。

3. 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。

今天的分享就是这些，希望能帮助到大家!

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。

一、最强终端：Upterm

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。

二、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。

三、包管理必备：Anaconda

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。

四、编辑器：Sublime3

小白的话当然还是推荐从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。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 Sublime拥有近乎IDE的体验。

五、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。算是一个推荐补充吧。

六、Python Tutor

Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具，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。如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍，加深理解。

七、IPython

IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell，用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了，IPython 支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。

八、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。

九、Anaconda

Python 虽好，可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题，特别是 Windows 平台很多包无法正常安装，为了解决这些问题，Anoconda 出现了，Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境，同时附带了一大批常用数据科学包，也是数据分析的标配。

十、Skulpt

Skulpt 是一个用 Java 实现的在线 Python 执行环境，它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。

以上推荐的十个Python开发工具，虽然都很好用，但是也不必全部都安装，毕竟适合自己的才是最好的，大家可以根据自己的需求进行选择。