Python-Entwicklungssoftware kann je nach Verwendung in zwei Typen unterteilt werden: Der eine ist der Python-Code-Editor und der andere ist das integrierte Python-Entwicklungstool Um die Programmiereffizienz von Python-Entwicklern zu verbessern, finden Sie im Folgenden einige häufig verwendete Python-Code-Editoren und integrierte Python-Entwicklungstools.
1. Python-Code-Editor
1. Sublime Text
Sublime Text ist ein sehr beliebter Code-Editor, der die Bearbeitung von Python-Code unterstützt Gleichzeitig erweitern umfangreiche Plug-Ins die Grammatik- und Bearbeitungsfunktionen. Es ist schnell, kompakt, gut kompatibel und bei Programmierern sehr beliebt!
2. Vim
Vim und Vi sind Modelleditoren, die die Textanzeige von der Textbearbeitung trennen, einschließlich erweiterbarer Modelle und direkter Codeerstellung. VIMScripts können für eine Vielzahl von Python-Entwicklungsaufgaben verwendet werden!
3. Atom
Atom ist als „hackbarer Texteditor“ des 21. Jahrhunderts bekannt und verfügt über eine elegante Benutzeroberfläche, einen Dateisystembrowser und eine integrierte Erweiterung Electron, seine zur Laufzeit installierten Erweiterungen unterstützen die Python-Sprache!
4. GNU Emacs
GNU Emacs ist ein lebenslanger kostenloser Code-Editor, der mit jeder Plattform kompatibel ist, mithilfe der leistungsstarken Programmiersprache Lisp angepasst wird und eine Vielzahl benutzerdefinierter Skripte für die Python-Entwicklung bereitstellt , anpassbarer, automatischer Aufzeichnungs- und Echtzeit-Anzeigeeditor, den es schon immer bei UNIX gab.
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code ist ein voll ausgestatteter Code-Editor, der mit Linux-, Mac OS X- und Windows-Plattformen kompatibel ist. Er ist erweiterbar und kann für fast alle Aufgaben konfiguriert werden. Für die Python-Unterstützung können Sie das Plug-in in Visual Studio Code installieren. Es kann mit einem kurzen Klick auf die Schaltfläche erfolgreich installiert werden und die Python-Installation und -Bibliothek können automatisch erkannt werden.
2. Integrierte Python-Entwicklungsumgebung
1. PyCharm
PyCharm ist die einzige voll funktionsfähige integrierte Entwicklungsumgebung speziell für Python PyCharm ist eine kostenpflichtige und kostenlose Open-Source-Version und unterstützt eine schnelle Installation und Verwendung auf Windows-, Mac OS X- und Linux-Systemen.
PyCharm unterstützt direkt die Python-Entwicklungsumgebung. Sie können Python-Programme auch direkt in PyCharm ausführen und debuggen und es bietet viele Annehmlichkeiten Support-Community, Sie können schnell lernen, es zu benutzen!
2. Eclipse + PyDev
PyDev ist ein Plug-in für die integrierte Entwicklungsumgebung von Eclipse. Es unterstützt Python-Debugging, Code-Vervollständigung und die interaktive Python-Konsole Wählen Sie einfach „Hilfe“ in Eclipse aus, klicken Sie auf „Eclipse Marketplace“, suchen Sie nach „PyDev“, klicken Sie auf „Installieren“ und starten Sie Eclipse bei Bedarf neu. Für erfahrene Eclipse-Entwickler kann PyDev problemlos verwendet werden.
3. Visual Studio
Visual Studio ist eine voll funktionsfähige integrierte Entwicklungsplattform, die kostenlose und kostenpflichtige Versionen bereitstellt, die Entwicklung verschiedener Plattformen unterstützen kann und über eigene Erweiterungs-Plug-Ins verfügt Markt. Python-Programmierung kann in Visual Studio durchgeführt werden und Python IntelliSense, Debugging und andere Tools werden unterstützt. Es ist erwähnenswert, dass Visual Studio die Linux-Plattform nicht unterstützt!
4. Spyder
Spyder ist eine für den Data-Science-Workflow optimierte Open-Source-Python-Entwicklungsumgebung. Die meisten integrierten Entwicklungsumgebungen sollten über Funktionen verfügen. B. einen Code-Editor mit leistungsstarker Syntaxhervorhebung, Python-Code-Vervollständigung und einem integrierten Dateibrowser. Er verfügt außerdem über eine variable Browserfunktion, die in anderen Python-Bearbeitungsumgebungen nicht verfügbar ist, wodurch er sich sehr gut für Datenwissenschaftler eignet.
5. Thonny
Thonny ist eine integrierte Entwicklungsumgebung für Anfänger, die für alle gängigen Plattformen geeignet ist. Standardmäßig wird Thonny zusammen mit der gebündelten Python-Version installiert, was sehr praktisch ist Anfänger!
Hinweis: Neulinge sollten die Python-Software nicht direkt herunterladen und installieren. Sie müssen später auch verschiedene Bibliotheken installieren Für den Einsatz in der Künstlichen Intelligenz stehen Ihnen verschiedene Bibliotheken zur Verfügung.
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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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