在 Linux 中运行 Python 程序就像在终端中执行 Python 文件一样简单。
但这对大多数人来说都不是很方便,也无助于调试程序。
有多种 IDE 和文本编辑器可用于 Python 开发。PyCharm 社区版可供 Linux 用户使用。
我最近遇到了另一个专门为 Python 初学者设计的 IDE。我喜欢这个应用程序的想法,因此我在这里与您分享。
Thonny 是一个面向初学者的跨平台开源 Python IDE
Thonny在 UI 和 UX 方面感觉就像 Eclipse 的 Python 版本。考虑到大多数 C++ 和 Java 初学者都是从 Eclipse 开始的,而且很多人在之后还会继续使用 Eclipse,这并不完全是一件坏事。
这不是一个新工具。它已经出现了好几年了。现在推荐给大家。
Thonny 专注于 Python,具有帮助 Python 初学者了解其程序行为方式的功能。让我们来看看这些功能。
开箱即用
Thonny 附带 Python,因此您无需为安装 Python 付出额外的努力。这对 Linux 用户来说没什么大不了的,因为大多数发行版都默认安装了 Python。
界面很简单。它为您提供了一个编辑器,您可以在其中编写 Python 程序并点击运行按钮或使用 F5 键来运行程序。输出显示在底部。
查看变量
在 视图 ->变量 中,您可以看到所有变量的值。无需全部打印。
内置调试器
使用调试器逐步运行您的程序。您可以从顶部菜单访问它或使用 Ctrl+F5 键。你甚至不需要这里的断点。您可以使用 F6 进行大步骤调试,也可以使用 F7 进行小步骤调试。
通过小步骤,您可以了解 Python 如何看待您的表达式。这对于新程序员了解他们的程序为何以某种方式运行非常有帮助。
对于函数调用,它会打开一个带有单独的局部变量表和代码指针的新窗口。超酷!
语法错误高亮
初学者经常会犯一些简单的语法错误,例如缺少括号、引号等。Thonny 会立即在编辑器中指出这一点。
局部变量在视觉上也与全局变量区分开来。
自动完成
您不必输入所有内容。Thonny 支持自动代码完成,这有助于更快地编码。
访问系统shell
从工具中,您可以访问系统shell。从这里您可以安装新的 Python 包或学习从命令行处理 Python。
请注意,如果您使用 Flatpak 或 Snap,Thonny 可能无法访问系统 shell。
从 GUI 管理 Pip
转到工具和管理包。它会打开一个窗口,您可以从此 GUI 安装 Pip 包。
学习 Python 的功能足够好,对吧?让我们看看如何安装它。
在 Linux 上安装 Thonny
Thonny 是一个跨平台的应用程序。它适用于 Windows、macOS 和 Linux。
这是一个流行的应用程序,您可以在大多数 Linux 发行版的存储库中找到它。只需在系统的软件中心中查找即可。
或者,您始终可以使用 Linux 发行版的包管理器。
在基于 Debian 和 Ubuntu 的发行版上,您可以使用 apt 命令来安装它。
linuxmi@linuxmi /home/linuxmi/www.linuxmi.com ⚡ sudo apt install thonny
安装后,您可以在菜单中搜索并从那里找到。
结论
Thonny 对于 Python 初学者来说是一个不错的工具。并不是只有专家才能使用它,它更适合在学校和大学中使用。学生会发现它有助于学习 Python 并了解他们的代码如何以某种方式运行。事实上,它最初是在爱沙尼亚的塔尔图大学开发的。
总的来说,对于 Python 学习者来说是一款不错的软件。
以上是如何选择最适合学校教学 Python 编程的 IDE?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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