十大必备 Python 开发工具推荐

发表时间: 2022-09-20 20:01

要熟练使用 python 解决各种问题，开发工具必不可少，其中就包括 IDE 或者代码编辑器，或者集成的开发编辑器（IDE），一个好的开发工具可以让你事半功倍，接下来主要介绍 python 的一些常用的开发工具。

1 IDLE：Python 自带的 IDE 工具

IDLE（Integrated Development and Learning Environment），集成开发和学习环境，是 Python 的集成开发环境，纯 Python 下使用 Tkinter 编写的 IDE。

支持平台：Windows, macOS, Linux
适合人群：初学者
支持语言：Python

IDLE 提供了一些针对初学者非常友好的功能，例如：

语法高亮
多窗口文本编辑器
程序动画或步进(指一次执行一行代码)
段落缩进
TABLE 键控制
断点可用于简化调试
调用堆栈清晰可见

2 IPython：交互式计算系统

IPython 主要包含三个组件：增加的交互式 “Python shell”，解耦的双过程通信模型，交互式并行计算的架构。可以实现并行化计算，同时支持变量自动补全。使用In [x]和Out [x]表示输入输出

IPython 提供以下交互性功能：

代码着色
变量自动补全，自动缩进
支持 bash shell 命令
强大的交互式 shell
Jupyter 内核
交互式的数据可视化工具
灵活、可嵌入的解释器
易于使用，高性能的并行计算工具
使用%run命令运行脚本
使用%timeit命令快速测量时间
使用%pdb命令快速 debug

IPython 支持 Python2.7 版本或者 3.3 以上的版本，通过以下命令安装 IPython：　

pip install ipython

复制代码

3 PyCharm：JetBrains 打造的 Python IDE

PyCharm 是一个跨平台的全功能 Python 开发工具，是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE (Integrated Development Environment，集成开发环境)。它有两个版本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进的专业版本。

Pycharm 是程序员常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式。它还能与 IPython notebook 进行集成，并支持 Anaconda 及其他的科学计算包，比如 matplotlib 和 NumPy。同时它支持很多的第三方 web 开发框架，比如 Django、 Pyramid、web2py、google app engine 和 Flask

PyCharm 具有一些可以帮助开发者提高效率的工具，比如智能代码补全、调试、语法高亮、项目管理与导航、代码跳转、智能提示、图形化的调试器和运行器、自动完成、单元测试、版本控制、遵循 PEP8 规范的代码质量检查、智能重构等。

支持平台：Windows、Mac 或 Linux 版本
下载：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains
PyCharm社区版本下载

主要功能包括：

代码分析与辅助功能，拥有补全代码、高亮语法和错误提示，支持代码折叠和分割窗口；
项目和代码导航：专门的项目视图，文件结构视图和和文件、类、方法和用例的快速跳转；
重构：包括重新命名，提取方法/超类，导入域/变量/常量、pull，push 等；
支持 Web 框架： Django、Pyramid、web2py、google app engine 和 Flask；
集成 Python 调试器；
集成单元测试，按行覆盖代码；
Google App Engine 下的 Python 开发；
集成版本控制系统：为 Mercurial,Git， Subversion, Perforce 和 CVS 提供统一的用户界面，拥有修改以及合并功能；
PyCharm 配备了 1000 多个插件，程序员也可以编写自己的插件来扩展其功能

4 Spyder：开源的 python 集成开发环境

Spyder Python 是一个开源的 python 集成开发环境，非常适合用来进行科学计算方面的 python 开发，是用 python 开发的轻量级软件，遵循 MIT 协议，可免费使用。

支持平台：Windows, macOS, Linux
适合人群：数据科学开发者
下载：Home — Spyder IDE

Spyder 有一个 Editor（编辑器）用于编写代码，Console（控制台）可以评估代码并且在任何时候都可以看到运行结果，Variable Explorer（变量管理器）可以查看代码中定义的变量。

Spyder python 的基本功能包括：

多语言编辑器：具有函数/类浏览器的多语言编辑器，代码分析功能(目前支持 pyflakes 和 pylint)，代码完成，水平和垂直分割以及 goto 定义；
交互式控制台：Python 或 IPython 控制台具有工作空间和调试支持，还带有 Matplotlib 数字集成；
文件查看：显示在编辑器或控制台中进行的任何类或函数调用的文档；
variable explorer（变量探索器）：浏览在执行文件期间创建的变量
文件查找：支持正则表达式；
文件管理；
可以作为 PyQT 的扩展库，可以嵌入到 PyQT 的应用中。

5 Jupyter：开源 IDE，IPython 的衍生品

Jupyter 是一款开源 IDE，IPython 的衍生品，它的名字来自 Julia、python、R 三种语言的组合，主要是用来做数据科学。

Jupyter 家族有 Jupyter Notebook、Jupyter Lab、Jupyter Hub 三大产品，前两者都是基于 Web 的交互式计算环境，Hub 是服务器端的应用。

支持浏览器：Chrome, Firefox, Safari 等
适合人群：所有人
下载：Project Jupyter | Home

Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等。

Windows 打开 Jupyter Notebook 的方法：
Win + R打开运行窗口，输入 Jupyter Notebook，回车，就会默认在本地 8888 端口启动一个 web 服务，并自动打开浏览器，打开
http://localhost:8888/tree页面，在这个页面可以看到当前目录下的所有文件夹以及ipynb文件。

6 Anaconda：python 数据科学平台（包管理）

Anaconda 是一款 python 数据科学平台，安装它后就默认安装了 python、IPython、集成开发环境 Spyder 和众多的包和模块。Anaconda 包含了 conda、Python 在内的超过 180 个科学包及其依赖项，比如：numpy、pandas、TensorFlow、scipy 等。

下载：Anaconda | Anaconda Distribution
github 上 anaconda 开发平台：Anaconda-Platform · GitHub

7 PTVS：github 上的开源项目

PTVS (Python Tools for Visual Studio)在 IronPython Tools for Visual Studio 的代码基础上进行了增强并添加了对 Cython、集群的支持，以及诸如 Numpy 和 Scipy 这样的新模块。

PTVS 的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython 和 PyPy；高级编辑功能如 IntelliSense；多重构；内置 REPL（read-eval-print loop）窗口；调试和分析功能等。

类型：代码编辑器 &轻量级 IDE
支持平台：Windows, macOS, Linux
适合人群：初、中阶开发人群
支持语言：Python、Java 等绝大部分语言
下载：Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows
https://microsoft.github.io/PTVS/

Visual Studio Code（简称 VS Code）是微软开发的免费代码编辑器，内置对 JavaScript, TypeScript 和 Node.js 的支持，还可以通过丰富的拓展支持 C++, C#, Java, Python, PHP, Go 等语言的开发。通过安装 Python 插件，VS Code 可以变身为一款轻量级的 Python IDE，具有丰富的功能，包括代码高亮、自动补全、debug、调试、单元测试、notebook 集成、网站开发等。

8 Eclipse + Pydev：跨平台的自由集成开发环境

Eclipse 是非常流行的 IDE，Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的 Web 应用。Pydev 是一个运行在 eclipse 上的开源插件，PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE，支持 Python，Jython 和 IronPython 的开发。