知っておくべき7つのPython IDEツール

#知っておくべき Python IDE ツール 7 つ

シンプルな初心者向けプラットフォームから専門家の開発ワークベンチまで, すべての Pythonista は IDE を持っています。

現在、Python 用に構築された IDE が非常に多くあります。 IDLE、Komodo、LiClipse、PyCharm、Spyder、Python Tools の 6 つの製品は、その優れた適用性によりアプリケーション レビューの最終ラウンドに進みましたが、さらに多くの注目に値する IDE があり、その中には複雑な努力を経たものもあります。初心者向けのプロジェクトだけでなく、専門家による完全な開発システム。

ここでは、私たちが厳選した 7 つの Python IDE を最小から最大までランク付けしています。これらも注目すべきものです。

1. Eric6

Python 独自の IDE IDLE と同様、Eric6 は Python で書かれた Python IDE ですが、Qt5 UI フレームワークを使用して、より複雑な IDE を提供します。 IDLE、UI がたくさんあります。ただし、Eric6 は従来のネイティブ プラットフォーム プログラムのようには適用されないため、開始するにはいくつかのコンポーネントが必要です。これは本質的に、Qt5 の Python バインディングなど、いくつかの強力な依存関係を備えた大きな Python パッケージです。結論としては、Eric6 を使い始めるには Python パッケージ管理を理解する必要があるため、初心者ユーザーには魅力的ではないと言えます。この点に関して、インストーラー スクリプトはフィードバックを提供するので、セットアップ プロセス (PyQt5、QScintilla など) を完了するためにどのパッケージを抽出してインストールする必要があるかがわかります。

インストールプロセスとは別に、Eric6 には十分な装備が備わっているという際立った特徴があります。これには、クラスの参照、バージョン管理などの最新の IDE の通常のユーティリティが含まれていますが、unittest、PyLint、cx_freeze アプリケーション配布システムなどの Python 固有の機能のサポートも統合されています。 Eric6 で作成された新しいプロジェクトは、基盤となるライブラリがすでにインストールされているため、PyQT4/5 GUI およびコンソール アプリケーションを構築することもできますが、Qt のフォーム デザイナーなどの追加の開発ツールはデフォルトでは含まれていません。

2. Wing IDE

Wing IDE は、「Python プログラマーのためのインテリジェントな開発環境」として、Python ユーザー向けに特別に設計された機能統合を重視しています。これは、コードベース間で機能をリファクタリングしたり、複数の Python インタープリターを使用したりするだけではありません。また、多くの人気のある Python フレームワーク (Django、Zope、Plone)、パッケージ (PyQT、wxPython、PyGTK)、およびサードパーティ アプリケーション (Maya、Blender) との詳細な統合も含まれています。 Raspberry Pi ユーザーは、開発に Wing IDE を使用することもできます。

Wing は商用製品ですが、2 つの無料バージョンがあり、独立した開発者や初心者にとって多くの利点があります。 Wing IDE 101 バージョンには、開発者が日常のタスク (ブックマーク、モジュールの参照、リファクタリング) に使用する可能性のある多くの機能を含む、スイートの高度な機能のほとんどがありませんが、Python 初心者にとっては優れたオンボーディング ツールであり、機能性が心配 遅れているIDLEが絡まっています。個人用バージョンも無料で、すべてではありませんが、プロレベルの機能の多くが復元されます。 Pro バージョンの場合は 30 日間の試用版があり、永久ライセンスと年間ライセンスはユーザーあたり 69 ドルから始まります。

3. Pyzo

時々、たくさんのものが必要になることがあります。 Pyzo は、主に科学計算ユーザーを対象とした小規模な IDE であり、エディター、対話型シェル、ファイル ブラウザー、ソース構造ブラウザー、その他の機能などの小さなツールセットを備えています。これは主に、正式なアプリケーション開発ではなく、Python の REPL でコマンドを入力したり、個々のファイルを実行したりできるライブラリとの迅速な対話を目的としています。この意味では、アプリケーションを作成したい人にはあまり適しておらず、Python をワークベンチ環境として使用したい人に適しています。

解凍と開発を容易にするために、Pyzo はプラットフォーム ネイティブの実行可能ファイルを提供します。実行時にそれらを結合する必要はありません。これは既存の CPython ランタイムで動作しますが、作成者は Continuum Analytics の Anaconda によってリリースされた miniconda の簡易バージョンを推奨しています。これにより、それほど手間をかけずにパッケージやアドオンを簡単に入手できるようになります。

4. Thonny

初心者は実際に Python を学習したいときに怠けてしまいがちですが、Thonny は初心者がこの言語を使用できるように特別に設計されたプログラムです。小さい IDE を選択するのが簡単です。 Windows、Mac、または Linux で利用でき、ユーザーが Python インタープリターをダウンロードしたり設定したりする手間も省けます。 Python の最新バージョン (現在 3.5) は Thonny にバンドルされており、IDE はデフォルトでデフォルトで付属しています。ただし、いつでも他の Python ランタイムに切り替えることができます。

デフォルトでは、Thonny はユーザーのプロファイル ディレクトリにインストールされるため、セットアップや使用に高い権限は必要ありません。これは、他人のコンピュータを使用する人や、管理者権限を持たない人にとって便利です。メニュー コマンド バーを使用すると、Thonny のインタープリタとのコマンド ライン会話を開くことができ、デフォルトの選択として、「python」または「pip」と入力するとパッケージ マネージャーを起動できます。 (それは良い考えです。) しかし、Thonny にはいくつかの荒削りな点があります。かなり大きなプログラムで統合デバッガを使用すると、IDE 自体がエラーをスローします。したがって、Thonny は、完全なソフトウェア開発環境ではなく、セルフサービスの教育ツールとして最適です。

5. NINJA-IDE

NINJA-IDE は、独立したプロジェクトとして、ActiveState の Komodo IDE や PyCharm などのプロフェッショナル レベルの開発ツールのように使用できます。開発者エクスペリエンスのみであり、その機能セットは Python ユーザーによって、Python ユーザーのために構築されています。たとえば、NINJA-IDE の「環境設定」ダイアログには、プログラムの実行時に使用する Python インタープリターを選択するためのタブと、すべての機能を有効または設定するためのチェックボックスがあります。インタプリタによって使用されるさまざまなコマンド ライン オプション。私と同じように、これが何であるかを忘れた場合、または特定のスクリプトに設定することを思い出せない場合に、これは非常に便利です。IDE 内別のタブ (デフォルトで Migration 2to3 として表示されます) では、分析できます

6. VisualStudio コード

Microsoft のシンプルさ そして、無駄のないコード エディターは、その膨大な拡張機能からその力を発揮します。さまざまな言語をサポートしています。Python 開発者向けの Visual Studio Code 拡張機能はたくさんありますが、最も人気があり、簡単で、最も重要なのは Don Jayamanne の拡張機能です。これはすべての言語で動作します。コード スニペット、コードの静的分析、オートコンプリート、Jupyter などの科学ツールとの統合、リファクタリング、単体テスト、デバッグなど、必要なすべての優れた機能のサポート 詳細.

7. Atom

GitHub の Atom エディターは、Visual Studio Code と同じ部分の一部から構築されていますが、最大の類似点は、無駄のない設計を維持し、外部パッケージを介して言語または開発者固有の機能を追加するという設計哲学です。 Don Jayamanne の Visual Studio Code に匹敵する単一の総合的なアドオンはありません。ほとんどの場合、次のパッケージが必要になります: 基本的な構文の強調表示とフラグメントのサポートには language-python、python-toolsクイック リファクタリング、オートコンプリート用の autocomplete-python、コード静的分析用の linter-flake8/linter-pep8/linter-pycodestyle などの簡単な機能用 (これは使用する Python パッケージによって異なります)。

この記事は、https://blog.csdn.net/lmseo5hy /article/details/80053496

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