七种流行的python开发软件,收藏了_python软件

Python的应用无处不在,各种流行软件都有Python的身影。相比起最流行的Java、C/C++等语言,Python语言更加简洁,开发更加快速,这对于初学者非常友好,而且Python作为脚本语言,更适合开发小型应用,极其适合在应用开发初期时用来做原型 。

本文为刚开始学习 Python 的小白到专家都提供了适合使用的 Python IDE。当然优秀的项目还有很多,本文仅选取其中的 7 款,您也可以在评论区写下最喜欢的一款以供其他开发者学习和交流。

Eric

https://www.oschina.net/p/eric6

Eric是一个用Python编写的全功能的Python编辑器和IDE。它基于跨平台的Qt GUI工具包,集成了高度灵活的Scintilla编辑器控件。它被设计成处理日常琐碎杂事的编辑器,同样也是具有许多 python为专业编码人员提供的前卫功能专业项目管理工具。eric包含一个插件系统,它允许通过从网络下载的插件轻松扩展IDE功能。

当前稳定版本eric6基于PyQt5 / 4(Qt5 / 4)和Python 3或Python 2开发的。

七种流行的python开发软件,收藏了!

Wing IDE

https://www.oschina.net/p/wingide

WingIDE 是个相当优秀的 IDE;其编辑器包括大量语言的语法标签高亮显示,虽然它只是个面向 Python 的工具。源代码浏览器对浏览项目或模块非常实用(表现在可导航源代码和文档行摘要中)。虽然没有监视器,但调试器设计得很好。编辑器有优秀的命令自动完成和函数跳转列表,但是没有代码合并。

面向项目风格的 IDE 对于大型产品非常有用(在这方面,除了 Komodo 以外,它是大多免费 IDE 中较好的)。总体的界面就像增强的 Idle,使用了与许多 TK 和 XWindow 界面类似的“多窗口”排列方式。我喜欢使用对接和嵌入(这方面,并不是过多使用 MS Visual Studio 造成的),但不同的开发人员可能喜欢不同风格的窗体。WingIDE 是个很有前途的开发环境。

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Ninja-IDE

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A Real Python IDE 真正的Python-IDE开发环境 NINJA-IDE的名字来至于“Ninja-IDE Is Not Just Another IDE”,它是一个多系统下的专业Python程序设计开发环境 NINJA-IDE使得开发Python软件变得更加简单,得益于它的丰富的可扩展性使得它可以适用于几乎所有的情况 类似QTDesigner的界面,可自定义 安装环境 2.5<=Python Version<=2.7.1 pyQT>=4.6 PyGments>=1.0 Rope>=0.9.2

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PyCharm

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PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE。我们知道,VS2010的重构插件Resharper就是出自JetBrains之手。而PyCharm用于一般IDE具备的功能,比如, 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制……另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google App Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython!

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gEcrit

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gEcrit 是一个 Python 集成开发工具,简单易用,快速且轻量级。功能包括:代码缩进、代码行数显示、代码折叠、语法高亮、shell访问、代码自动完成、程序运行、源码浏览、指南、自动保存等功能。

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Visual Studio Code

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Visual Studio Code 是一个运行于 OS X,Windows 和 Linux 之上的,针对于编写现代 web 和云应用的跨平台编辑器。

Python开发人员有一堆Visual Studio代码扩展,但最流行、最容易、最重要的是Don Jayamanne的扩展。 它与每一个最新版本的Python保持同步,它集成了所有你想要的好东西的支持:代码片段,代码linting,自动完成,与科学工具集成如Jupyter,重构,单元测试,调试等等。

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Github Atom

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Atom 是 Github 专门为程序员推出的一个跨平台文本编辑器。具有简洁和直观的图形用户界面,并有很多有趣的特点:支持CSS,HTML,JavaScript等网页编程语言。它支持宏,自动完成分屏功能,集成了文件管理器。

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另外推荐5个Python机器学习集成开发环境

集成开发环境(IDE)是提供给程序员和开发者的一种基本应用,用来编写和测试软件。一般而言,IDE 由一个编辑器,一个编译器(或称之为解释器),和一个调试器组成,通常能够通过 GUI(图形界面)来操作。

根据维基百科的描述:“Python 是一种广泛使用的高级的、通用的、解释的、动态编程语言。” Python 是一种相当古老且流行的语言,它是开源的,常被应用于网站开发(利用 Django、Flask 等框架)、科学统计计算(NumPy、SciPy 等库可以帮助计算)、软件开发等甚至更多。

文本编辑器不足以用来构建一些大型的系统,比如那些需要整合模块和库的系统。这时则需要一个好的 IDE。

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下面是一些 PythonIDE,这些 IDE 各有特点,能够帮助你挑选到合适的来解决你的机器学习问题——

JuPyter/IPython Notebook

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Jupyter 项目开始于 2014 年,在所有编程语言中,是一种用于支撑科学计算和交互式计算科学的衍生式 IPython。

IPython Notebook 表示” IPython 3.x 是 IPython 的最后一个版本。而 IPython4.0 中非语言相关的部分比如记事本格式,消息协议,笔记本网站应用等,已经移到了Jupyter下作为新项目,IPython将专注于交互式Python,在此期间,也将为 Jupyter 提供 Python 核心模块”。

Jupyter 由三个组件构成:笔记本应用程序、内核、笔记本文件。

其核心特点:

  1. 开源。
  2. 支撑 30 种语言,包括一些数据科学领域很流行的语言,如 Python、R、scala、Julia 等。
  3. 允许用户创建和共享文件,文件中可以包括公式、图像以及重要的代码。
  4. 拥有交互式组件,可以编程输出视频、图像、LaTaX。不仅如此,交互式组件能够用来实时可视化和操作数据。
  5. 它也可以利用 scala、python、R 整合大数据工具,如 Apache 的 spark。用户能够拿到和 pandas、scikit-learn、ggplot2、dplyr 等库内部相同的数据。
  6. markdown 标记语言能够代码标注,用户能够将逻辑和思考写在笔记本中,这和python内部注释部分不同。

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Jupyter 笔记本的用途包括数据清洗、数据转换、统计建模和机器学习。

在像 matplotlib、NumPy、Pandas 等库里整合了机器学习的一些特性。Jupyter 笔记本有一个最重要的特性就是它能够用图显示单元代码的输出。

做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。


(1)Python所有方向的学习路线(新版)

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新,知识体系更全面了。

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(2)Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频,总共100多个,虽然没有那么全面,但是对于入门来说是没问题的,学完这些之后,你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

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(3)100多个练手项目

我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了,只是里面的项目比较多,水平也是参差不齐,大家可以挑自己能做的项目去练练。

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(4)200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书,大概200多本,有时候带实体书不方便的话,我就会去打开电子书看看,书籍可不一定比视频教程差,尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有,这里我就不放图了,版权问题,个人看看是没有问题的。

(5)Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线,但与学习路线不同的点就在于,知识点汇总更为细致,里面包含了对具体知识点的简单说明,而我们的学习路线则更为抽象和简单,只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

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(6)其他资料

还有其他的一些东西,比如说我自己出的Python入门图文类教程,没有电脑的时候用手机也可以学习知识,学会了理论之后再去敲代码实践验证,还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等,这些都是可以送给粉丝们的东西。

在这里插入图片描述

这些都不是什么非常值钱的东西,但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错,你要是用得到的话都可以直接抱走,关注过我的人都知道,这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友,可以戳这里无偿获取

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