Welche Python-Programmiersoftware wird am häufigsten verwendet?

Die Haupttypen von Python-Entwicklungssoftware sind: integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), Code-Editor, Interpreter, Bibliothek und Framework. IDEs stellen umfassende Entwicklungsumgebungen bereit (z. B. PyCharm, Visual Studio Code), Code-Editoren werden zum Schreiben von Code verwendet (z. B. Atom, Vim), Interpreter führen Code aus (z. B. CPython, Jython) und Bibliotheken und Frameworks stellen vorab geschriebenen Code bereit (z. B. NumPy). , Scikit-learn, Django).

Häufig verwendete Python-Programmiersoftware

Python ist eine beliebte Programmiersprache, die für verschiedene Anwendungsszenarien geeignet ist. Für die Python-Entwicklung stehen viele Softwaretools zur Verfügung, die jeweils unterschiedliche Funktionen und Vorteile bieten.

Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE)

IDE bietet eine umfassende Entwicklungsumgebung zum Schreiben, Debuggen und Bereitstellen von Python-Code.

• PyCharm: Professionelle IDE, die erweiterte Codebearbeitungs-, Codeanalyse- und Debugging-Tools bietet.
• Visual Studio Code: Beliebte und Open-Source-IDE mit hervorragender Code-Navigation und Erweiterungsunterstützung.
• Sublime Text: Leichter und anpassbarer Texteditor mit Syntaxhervorhebung und Code-Snippet-Unterstützung.

Code-Editor

Der Code-Editor wird zum Schreiben und Bearbeiten von Python-Code verwendet, verfügt jedoch über weniger Funktionalität als eine IDE.

• Atom: Open-Source-Texteditor mit starker Paketverwaltung und Community-Unterstützung.
• Vim: Ein leistungsstarker Texteditor, der eine effiziente Codebearbeitung und Navigation ermöglicht.
• Emacs: Ein weiterer leistungsstarker Texteditor mit umfassender Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit.

Interpreter

Ein Interpreter ist eine Software, die zum Ausführen von Python-Code verwendet wird.

• CPython: Der offizielle Interpreter für Python, geschrieben in C.
• Jython: Ein Java-basierter Python-Interpreter, der die Zusammenarbeit von Python-Code mit Java-Code ermöglicht.
• IronPython: Ein Python-Interpreter, der auf dem Microsoft .NET Framework basiert und die Zusammenarbeit von Python-Code mit .NET-Code ermöglicht.

Bibliotheken und Frameworks

Bibliotheken und Frameworks bieten vorgefertigten Code, der zur Erweiterung der Python-Funktionalität verwendet werden kann.

• NumPy: Wissenschaftliche Computerbibliothek zur Verarbeitung mehrdimensionaler Arrays und Matrizen.
• Pandas: Datenanalyse- und -verarbeitungsbibliothek zur Bearbeitung von Datenrahmen und Zeitreihen.
• Scikit-learn: Bibliothek für maschinelles Lernen, die verschiedene Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen bereitstellt.
• Django: Web-Framework zum Erstellen dynamischer und interaktiver Webanwendungen.
• Flask: Mikroframework zum Erstellen leichter Webanwendungen.

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