Python開發軟體可依其用途不同分為兩種,一種是Python程式碼編輯器,一種是Python整合開發工具,兩者的配合使用可以極大的提高Python開發人員的程式效率,以下是常用的幾款Python程式碼編輯器和Python整合開發工具。
一、Python程式碼編輯器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的程式碼編輯器,支援Python程式碼編輯,同時兼容所有平台,豐富的插件擴展了語法和編輯功能,迅捷小巧,具有良好的兼容性,很受編程人士的喜愛!
2. Vim
Vim和Vi是一種模型編輯器,它將文字檢視從文字編輯中分離,VIM在原始VI之上做了許多改進,包括可擴展模型和就地程式碼構建,VIMScripts可用於各種Python開發任務!
3. Atom
Atom被稱為“21世紀可破解的文字編輯器”,可以相容於所有平台,擁有時尚的介面、檔案系統瀏覽器和擴充插件市場,使用Electron構建,其運行時安裝的擴充插件可支援Python語言!
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款終身免費且兼容任何平台的程式碼編輯器,使用強大的Lisp程式語言進行定制,並為Python開發提供各種定制腳本,是一款可擴展、可自訂、自動記錄、即時顯示的編輯器,一直縈繞在UNIX周圍。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款與Linux、Mac OS X和Windows 平台相容的全功能程式碼編輯器,可擴充且可以對幾乎所有任務進行配置,對於Python的支援可以在Visual Studio Code中安裝插件,只需快速點擊按鈕即可成功安裝,且可自動識別Python安裝和程式庫。
二、Python整合開發環境
1. PyCharm
PyCharm是唯一專門針對Python的全功能整合開發環境,同樣擁有付費版和免費開源版,PyCharm不論是在Windows、 Mac OS X系統中,還是在Linux系統中都支援快速安裝和使用。
PyCharm直接支援Python開發環境,開啟一個新的檔案然後就可以開始編寫程式碼,也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序,它還支援原始碼管理和項目,並且其擁有眾多便利和支持社區,能夠快速掌握學習使用!
2. Eclipse PyDev
PyDev是Eclipse整合開發環境的插件,支援Python調試、程式碼補全和互動式Python控制台等,在Eclipse中安裝PyDev非常便捷,只需從Eclipse中選擇「Help」點選「Eclipse Marketplace」然後搜尋PyDev,點選安裝,必要的時候重啟Eclipse即可,對於資深Eclipse開發者來說,PyDev可以很輕鬆上手!
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能整合開發平台,提供了免費版和付費版,可以支援各種平台的開發,並附帶了自己的擴充插件市場。在Visual Studio中可進行Python編程,並且支援Python智慧感知、調試和其他工具,值得注意的是Visual Studio不支援Linux平台!
4. Spyder
Spyder是一款為了資料科學工作流程做了最佳化的開源Python整合開發環境,它是附在Anaconda軟體套件管理器發行版中的,Spyder擁有大部分整合開發環境此具備的功能,如強大語法高亮功能的程式碼編輯器、Python程式碼補全以及整合式檔案瀏覽器,其還具有其他Python編輯環境中所不具備的變數瀏覽器功能,十分適合使用Python的資料科學家們。
5. Thonny
Thonny是針對新手的一款集成開發環境,適用於全部主流平台,預設情況下,Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝,十分方便新手使用!
註:新手小白不要直接下載安裝Python軟體,安裝特別麻煩,後期還要安裝各種函式庫,直接安裝Python的整合版Anaconda省事方便,裡面已經整合好了各種庫做人工智慧方面夠你用了。
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NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

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你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

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