有哪些值得推荐的 Python 开发工具 有哪些值得推荐的 Python 开发工具?

\u6709\u54ea\u4e9b\u503c\u5f97\u63a8\u8350\u7684 Python \u5f00\u53d1\u5de5\u5177

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PTVS\u5728 IronPython Tools for Visual
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\u7b2c\u4e09\u79cd\uff1aPyCharm\uff0c\u7531JetBrains\u6253\u9020\u7684\u4e00\u6b3ePython IDE
PyCharm\u662f\u4e00\u79cdPython IDE(Integrated Development
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\u7b2c\u5341\u6b3e\uff1aPython Tutor
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1、Python Tutor

Python Tutor是由PhilipGuo开发的一个免费教育工具，可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，开发者可以直接在Web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍，加深理解。

2、IPython

IPython是一个for Humans的Python交互式shell，用了它之后你就不想再用自带的Python
shell了，IPython支持变量自动补全，自动缩进，支持bashshell命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。

3、Jupyter Notebook

JupyterNotebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。

4、Anaconda

Python虽好，可总是会遇到各种包管理和Python版本问题，特别是Windows平台很多包无法正常安装，为了解决这些问题，Anaconda出现了，Anaconda包含了一个包管理工具和一个Python管理环境，同时附带了一大批常用数据科学包，也是数据分析的标配。

5、Skulpt

Skulpt是一个用JavaScript实现的在线Python执行环境，它可以让你轻松在浏览器中运行Python代码。使用Skulpt结合CodeMirror编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。

1、开发插件PTVS
PTVS是一个在github上开源项目。
PTVS在IronPython Tools for Visual
Studio的代码基础上进行了增强并添加了对CPython、集群的支持，以及诸如Numpy和Scipy这样的新模块。
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窗口;调试和分析功能等。
2、集成开发环境Eclipse
Eclipse是跨平台的自由集成开发环境。主要用来Java语言开发，但目前亦有人通过插件使其作为其他计算机语言比如C++和Python的开发工具。
Eclipse最初是由IBM公司开发的替代商业软件Visual Age for
Java的下一代IDE开发环境，2001年11月贡献给开源社区，现在它由非营利软件供应商联盟Eclipse基金会管理。
3、PyCharm
PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE。
VS2010的重构插件Resharper就是出自JetBrains之手。PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google
App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython!
4、IPython
IPython是Python的原生交互式shell的增强版，可以完成许多不同寻常的任务，比如帮助实现并行化计算;主要使用它提供的交互性帮助，比如代码着色、改进了的命令行回调、制表符完成、宏功能以及改进了的交互式帮助。
主要特性：HTML笔记本来连接浏览器、Qt界面来显示、编辑和高亮，并行和分布式计算的组件。
5、Eric5
Eric5是一个集成了项目管理功能的Python集成开发环境。提供无限制数量的编辑器、集成的Python
shell、集成调试器、集成对包括Subversion和Mercurial版本控制系统的支持。集成单元测试等。可通过插件系统来进行功能扩展，与Eric4相比，Eric5是基于Python3的变种。
6、PythonWin
PythonWin是一个优秀的Python集成开发环境，在许多方面都比IDE优秀。

前提：用来做数据处理和相关的系统开发
刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。
具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立。
可以说有了anaconda自带的这两个工具，足够做数据处理相关的工作了（本身anaconda就是一个为了数据科学而诞生的发行版），但如果涉及到脚本程序和包的开发，感觉spyder还是有点弱，在试过IDE，代码编辑器（比如visual code、sublime等）+插件，这两种方案后，我最后选择了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替换spyder作为主要的开发平台，看我头像也可以知道我是一个喷气大脑的死忠，他们家的IDE真的很好用~理由如下：
1、首先作为学生，可以通过edu邮箱申请到Jetbrains全家桶，即便无法获取授权，pycharm的community版本免费并且功能足够
2、对于pycharm，可以方便快捷地切换python不同版本的解释器，甚至可以安装相同版本的python解释器配置不同的开发环境，这可以解决有些包之间冲突的情况，也可以针对有些框架按需装包；并且pycharm内置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。
3、pycharm这个IDE的颜色方案、拼写补全、函数联想、函数跳转源代码、断点调试及debug等功能都让我用的十分顺手。
总之我现在的工作流程就是，先用对我需要的功能进行设计，而后在ipython界面下设计调试每个功能模块，调试成功后放到pycharm中组合起来，写成脚本文件，最后用pycharm做调试形成成品。
2017、10、25 补充：
Pycharm作为IDE还有两个功能值得使用，一个是可以结合unitest包做我们开发模块的单元测试，另一个就是与svn、git等版本工具合作进行我们程序的版本控制，此外，在最新版的pycahrm当中，除了左侧折叠显示程序层次，下方也有我们当前光标所在位置对应的层次，并可以方便进行跳转。
总之，用pycharm写python真是越用越顺手~

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