


Les dix IDE Python les plus populaires pour les développeurs Python
Python est un langage de programmation très facile à apprendre et puissant. Python comprend des structures de données efficaces de haut niveau qui fournissent une programmation orientée objet simple et efficace.
Le processus d'apprentissage de Python est indispensable sans IDE ou éditeur de code, ni éditeur de développement intégré (IDE). Ces outils de développement Python aident les développeurs à accélérer le développement Python et à améliorer l'efficacité. Un éditeur de code ou IDE efficace doit fournir des plug-ins, des outils et d'autres fonctionnalités qui peuvent aider les développeurs à développer efficacement.
Cet article rassemble certains des 10 meilleurs IDE Python très utiles aux développeurs. Si vous avez d'autres meilleures recommandations, partagez-les avec tout le monde dans les commentaires :)
1 Vim
Vim peut être considéré comme le meilleur. L'EDI Python. Vim est un éditeur de texte avancé conçu pour fournir la fonctionnalité « Vi » de l'éditeur Unix réel, prenant en charge un ensemble de fonctionnalités plus complet. Vim ne prend pas beaucoup de temps à apprendre, et une fois que vous avez besoin d'une expérience de programmation transparente, intégrez Vim dans votre flux de travail.
2. Eclipse avec PyDev
Eclipse est un IDE très populaire et a une longue histoire. Eclipse avec Pydev permet aux développeurs de créer des applications Web utiles et interactives. PyDev est un IDE pour le développement Python dans Eclipse, prenant en charge le développement de Python, Jython et IronPython.
3. Sublime Text
Sublime Text est l'un des éditeurs les plus populaires parmi les développeurs. Il est multifonctionnel, prend en charge plusieurs langues et est disponible. développement La communauté est très populaire. Sublime possède son propre gestionnaire de packages que les développeurs peuvent utiliser pour installer des composants, des plugins et des styles supplémentaires, qui peuvent tous améliorer votre expérience de codage.
4. Emacs
GNU Emacs est un éditeur de texte extensible et personnalisable avec encore plus de fonctionnalités. À la base, Emacs est l'analyseur Emacs Lisp, mais prend en charge l'édition de texte. Si vous utilisez déjà Vim, essayez Emacs.
5. Komodo Edit
Komodo Edit est un IDE Python très propre et professionnel.
6. PyCharm
PyCharm est un IDE Python développé par JetBrains. PyCharm est utilisé pour les fonctions dont disposent les IDE généraux, telles que le débogage, la coloration syntaxique, la gestion de projet, les sauts de code, les invites intelligentes, la saisie semi-automatique, les tests unitaires, le contrôle de version... De plus, PyCharm fournit également de bonnes fonctions pour les développeurs développés. avec Django, il prend également en charge Google App Engine. Ce qui est encore plus cool, c'est que PyCharm prend en charge IronPython !
7. Wing
L'IDE Python de Wingware est compatible avec Python 2.x et 3.x, et peut être combiné avec Django, matplotlib, Zope, Plone, App Engine, PyQt, PySide, wxPython, PyGTK, Tkinter, mod_wsgi, pygame, Maya, MotionBuilder, NUKE, Blender et autres frameworks Python. Wing prend en charge le développement piloté par les tests et intègre les tests unitaires, l'exécution du framework Nose et Django et les fonctions de débogage. Wing IDE démarre et s'exécute très rapidement et prend en charge les versions Windows, Linux, OS X et Python.
8. PyScripter
PyScripter est un environnement de développement intégré (IDE) Python gratuit et open source.
9. L'IDE Eric Python
Eric est un éditeur et IDE Python et Ruby complet écrit en Python. Eric intègre le contrôle très flexible de l'éditeur Scintilla basé sur la boîte à outils GUI multiplateforme Qt. Eric inclut un système de plug-in qui permet une extension fonctionnelle facile de l'EDI.
10. Éditeur interactif pour Python
IEP est un IDE Python multiplateforme conçu pour fournir un environnement de développement Python simple et efficace. Il comprend deux composants importants : l'éditeur et Shell, et fournit un ensemble d'outils de plug-in pour améliorer l'efficacité des développeurs sous tous les aspects
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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