当前位置: 首页 > article >正文

常用Python集成开发环境(IDE)

好的工具可以帮助我们提高开发效率和质量,给大家介绍几个常用的 Python 集成开发环境(IDE)。

Visual Studio Code

Visual Studio Code ,简称 VS Code,是一款由微软开发的开源代码编辑器,它支持多种编程语言,包括 Python。

在这里插入图片描述

Visual Studio Code 主要功能特性包括:

  • 支持 Windows、macOS 和 Linux 等操作系统;
  • 支持几乎所有的主流编程语言,例如 JavaScript、TypeScript、C++、C#、Java、Python、PHP、Go、.NET 等等;
  • 强大的代码编辑功能,包括语法高亮、自动补全、代码折叠、多光标编辑等;
  • 支持多种调试协议,如 GDB、LLDB 等,可以方便地设置断点、查看变量、执行单步调试等;
  • 提供了丰富的扩展和插件市场,开发人员可以根据自己的需求安装和配置各种扩展,如代码格式化工具、Linter、代码片段等;
  • 支持版本控制,内置 Git,可以通过插件安装其他 SCM 工具;
  • 支持远程开发,可以通过 SSH、安全隧道、Docker 容器、GitHub Codespaces 等方式连接到远程服务器进行开发。

另外,Visual Studio Code 还提供了基于浏览器的 Web 版本,不需要安装软件就可以使用:

在这里插入图片描述

官方下载网站:https://code.visualstudio.com/Download

PyCharm

Pycharm 是由一款 JetBrains 开发的专业 Python IDE,包括免费的社区版和收费的专业版。

在这里插入图片描述
PyCharm 为数据科学和 Web 开发提供了大量内置 Python 工具,主要功能(其中部分功能需要专业版)包括:

  • 支持Windows、macOS 和 Linux 操作系统;
  • 智能代码编辑器,支持自动补全代码,检测错误和冗余并提出修正建议;
  • 快速导航和搜索,无论代码库多大都可以更快浏览代码。跳转到任何函数、方法、变量、组件或类的定义,并轻松找到其用法。查找文件、类、变量或方法,并在一个地方检查所有匹配项。
  • 集成开发者工具,在一个地方访问所有必要工具。调试和测试 Python 代码,并使用 Git 和 GitHub。此外,软件包管理器、集成式终端以及与 Docker 的集成都可以直接在 IDE 中获得。
  • 远程开发,在生产式环境中运行、调试和分析应用程序。配置远程 Python 解释器或使用 SSH 连接到远程计算机。在云解决方案(例如 Google Cloud Workstations 或 GitHub Codespaces)托管的远程环境中处理项目。
  • 集成式数据库管理,支持 PostgreSQL、SQLite、MySQL、Redis、Mongo DB 等数据库;

官方下载地址:https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download

Jupyter

Jupyter 项目提供了一个功能强大且灵活的交互式计算平台,适用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。

在这里插入图片描述
Jupyter 项目包括经典 Web 应用 Jupyter Notebook、新一代交互式开发环境 JupyterLab 以及支持多用户的 JupyterHub 等工具。

Jupyter 支持超过 40 种编程语言,包括 Python、R、Julia、Scale 等;支持通过邮件、Dropbox、GitHub 以及 Jupyter Notebook Viewer 共享笔记;集成了许多大数据工具,例如 Apache Spark;支持使用 pandas、scikit-learn、ggplot2、TensorFlow 处理数据。

Eclipse + PyDev

PyDev 是一个 Eclipse 插件,支持在 Eclipse 中开发 Python 程序。

在这里插入图片描述

  • PyDev 不仅支持 Python,还支持 Jython 和 IronPython。
  • PyDev 提供语法高亮、代码补全、代码折叠等功能,提升代码编写效率。
  • 集成 Python调试器,支持断点设置、变量查看、单步执行等调试操作。

Spyder

Spyder(Scientific PYthon Development EnviRonment)是专为数据科学家和数据分析师打造的 Python 开发工具。

在这里插入图片描述

Spyder 主要特性如下:

  • 支持包括 Windows、Linux 以及 macOS 在内的多种操作系统,具有良好的跨平台兼容性;
  • 结合了 Jupyter 的易用性和 PyCharm 以及 VS Code 中的许多高级功能;
  • 支持交互式编程和数据分析;
  • 集成了多个科学计算和数据分析库,例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等;
  • 支持多种机器学习框架,例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等。

官方下载地址:https://www.spyder-ide.org/download/

IDLE

IDLE 工具是 Python 自带的一个简易开发和学习环境
在这里插入图片描述
IDLE 的优势在于不需要安装,界面简洁,易于学习。不过它提供的编程和调试功能相对基础,不适合大型项目开发。

总结

Visual Studio Code 以及 PyCharm 属于功能比较全面的 IDE,Jupyter 以及 Spyder 更加专注于数据分析和科学计算;PyDev 适合具有 Eclipse 基础的开发人员;IDLE 不需要安装,但功能比较简单。


http://www.kler.cn/a/414368.html

相关文章:

  • 简单好用的折线图绘制!
  • C语言解决空瓶换水问题:高效算法与实现
  • 网络地址转换
  • 软件报错:找不到vcomp140.dll的原因分析,总结六种解决vcomp140.dll的方法
  • 常用元器件使用方法18:单节锂电池充电管理芯片XT4052的使用方法
  • Java文件遍历那些事
  • 基于FPGA的SD NAND读写测试(图文并茂+源代码+详细注释)
  • ISIS SSN/SRM 标志在 P2P 链路和 Broadcast 链路中的作用
  • Python全局解释器锁(GIL)深度解析
  • 现代化水库可视化管理平台:提升水库运行效率与安全保障
  • docker的joinsunsoft/docker.ui修改密码【未解决】
  • 二十六:Web条件请求的作用
  • 【实体配置】.NET开源 ORM 框架 SqlSugar 系列
  • 「Java EE开发指南」如何使用Visual JSF编辑器设计JSP?(二)
  • electron-vite_13取消所有窗口默认菜单显示
  • mysql-binlog的三种模式
  • python3.9读取指定txt文件,将里面的所有文字计出总和,将txt文件的内容,按每50000字,保存成新的txt文件
  • 算法基础 - 最小二乘法(线性拟合)
  • 分布式锁的实现方案有哪些?各自的原理是怎样的?使用场景有哪些?与单体架构中锁区别?存在哪些问题?如何解决?注意事项?
  • 6.算法移植第六篇 YOLOV5/rknn生成可执行文件部署在RK3568上
  • Redis中的数据结构详解
  • HarmonyOS4+NEXT星河版入门与项目实战(23)------组件转场动画
  • 构建高效AI工作流:打造灵活自动化的分步指南
  • 【UE5 C++课程系列笔记】04——创建可操控的Pawn
  • 华为新手机和支付宝碰一下 带来更便捷支付体验
  • Unity 设计模式-状态模式(State Pattern)详解