python工具有哪些 分享!5种常用的Python工具
\u6709\u54ea\u4e9b\u503c\u5f97\u63a8\u8350\u7684 Python \u5f00\u53d1\u5de5\u5177\u7b2c\u4e00\u79cd\uff1aPTVS\uff0c\u4e00\u4e2a\u5728github\u4e0a\u7684\u5f00\u6e90\u9879\u76ee
PTVS\u5728 IronPython Tools for Visual
Studio\u7684\u4ee3\u7801\u57fa\u7840\u4e0a\u8fdb\u884c\u4e86\u589e\u5f3a\u5e76\u6dfb\u52a0\u4e86\u5bf9Cython\u3001\u96c6\u7fa4\u7684\u652f\u6301\uff0c\u4ee5\u53ca\u8bf8\u5982Numpy\u548cScipy\u8fd9\u6837\u7684\u65b0\u6a21\u5757\u3002
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Eclipse\u6700\u521d\u662f\u7531IBM\u516c\u53f8\u5f00\u53d1\u7684\u66ff\u4ee3\u5546\u4e1a\u8f6f\u4ef6Visual Age for
java\u7684\u4e0b\u4e00\u4ee3IDE\u5f00\u53d1\u73af\u5883\uff0c2001\u5e74\u8d21\u732e\u7ed9\u5f00\u6e90\u793e\u533a\uff0c\u7531\u975e\u8425\u5229\u8f6f\u4ef6\u4f9b\u5e94\u5546\u8054\u76dfEclipse\u57fa\u91d1\u4f1a\u7ba1\u7406\u3002
\u7b2c\u4e09\u79cd\uff1aPyCharm\uff0c\u7531JetBrains\u6253\u9020\u7684\u4e00\u6b3ePython IDE
PyCharm\u662f\u4e00\u79cdPython IDE(Integrated Development
Environment\uff0c\u96c6\u6210\u5f00\u53d1\u73af\u5883)\uff0c\u5e26\u6709\u4e00\u6574\u5957\u53ef\u4ee5\u5e2e\u52a9\u7528\u6237\u5728\u4f7f\u7528Python\u8bed\u8a00\u5f00\u53d1\u65f6\u63d0\u9ad8\u5176\u6548\u7387\u7684\u5de5\u5177\uff0c\u6bd4\u5982\u8c03\u8bd5\u3001\u8bed\u6cd5\u9ad8\u4eae\u3001\u9879\u76ee\u7ba1\u7406\u3001\u4ee3\u7801\u8df3\u8f6c\u3001\u667a\u80fd\u63d0\u793a\u3001\u81ea\u52a8\u5b8c\u6210\u3001\u5355\u5143\u6d4b\u8bd5\u3001\u7248\u672c\u63a7\u5236\u3002\u6b64\u5916\uff0c\u8be5IDE\u63d0\u4f9b\u4e86\u4e00\u4e9b\u9ad8\u7ea7\u529f\u80fd\uff0c\u4ee5\u7528\u4e8e\u652f\u6301Django\u6846\u67b6\u4e0b\u7684\u4e13\u4e1aWeb\u5f00\u53d1\u3002
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IDLE
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Scikit-learn
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Theano
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Selenium
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Test complete
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它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生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，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook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。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
1. Pyscripter
Pyscriptor是一个开源的Python集成开发环境,很富有竞争力,同样有诸如代码自动完成、语法检查、视图分割文件编辑等功能。
2. Wing
Wing是一个Python语言的超强IDE,适合做交互式的Python开发.Wing IDE同样支持自动代码完成、代码错误检查、开发技巧提示等,而且Wing IDE也支持多种操作系统,包括Windows、Linux和Mac OS X。
3. Emacs
Emacs是一个可扩展的文本编辑器,同样支持Python开发.Emacs本身以Lisp解释器作为其核心,而且包含了大量的扩展。
4. Pycharm
Pycharm是一个跨平台的Python开发工具,是JetBrains公司的产品.其特征包括:自动代码完成、集成的Python调试器、括号自动匹配、代码折叠.Pycharm支持Windows、MacOS以及Linux等系统,而且可以远程开发、调试、运行程序。
5. Sublime Text
SublimeText也是适合Python开发的IDE工具,SublimeText虽然仅仅是一个编辑器,但是它有丰富的插件,使得对Python开发的支持非常到位。
6. Vim
Vim是一个简洁、高效的工具,也适合做Python开发。
7. Komodo Edit
Komodo Edit是一个免费的、开源的、专业的Python IDE,其特征是非菜单的操作方式,开发高效。
8. Eclipse with PyDev
Eclipse+PyDev插件,很适合开发Python Web应用,其特征包括自动代码完成、语法高亮、代码分析、调试器、以及内置的交互浏览器。
【Python开发工具】
1、Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook是一个基于Web的IDE，用于试验代码并显示结果。它在数据科学家和机器学习从业者中相当受欢迎。它允许他们运行和测试一小组代码并查看结果，而不是运行整个文件。
当你把科学计算和Python开发结合起来时，你就得到了一个Jupyter笔记本。如今，教师们正在使用它来教授数据科学课程，数据分析师们正在使用它来创建报告，机器学习工程师们正在使用实验和构建高性能的模型架构。
2、Pip
Pip是一个使用Python包索引来安装和管理Python软件的工具。有393,343个项目供您下载和安装与闪电般的速度。
3、VSCode
Visual Studio
Code是免费的、轻量级的、功能强大的代码编辑器。您可以构建、测试、部署和维护所有类型的应用程序，而无需离开软件窗口。它提供语法高亮显示、代码自动完成、语言、Git和内联调试支持。您可以使用扩展来预构建系统并将应用程序部署到云中。
VSCode是目前世界上最流行的IDE，它的流行主要得益于提升用户体验的免费扩展。这些扩展允许数据科学家在Jupyter笔记本上运行实验、编辑markdown文件、集成SQL
Server、在项目上协作、自动完成代码和内联代码帮助。不需要使用多个软件，您可以使用扩展并运行来自VSCode软件的所有东西，如bash终端和浏览器。
【Python网页抓取工具】
1、Requests
Requests使您可以轻松发送HTTP请求。您可以简单地使用API和getJSON方法，而不必手动向URL添加身份验证、参数和配置查询字符串。Requests是数据专业人士中非常流行的用于抓取多页网站的库。
2、Beautiful Soup
Beautiful Soup用于清理和提取HTML和XLM中的数据。
它用于解析HTML文本，并允许数据科学家将文本数据转换为结构化数据，只需几行代码，就可以提取复杂的HTML数据。在某些情况下，您只需要一个表标签，并且可以访问整个数据，而无需解析文本。
3、Scrapy
Scrapy是一个开源的协作框架，用于网页抓取和网页抓取。它在爬取多个页面的网站以提取结构化格式的数据时快速、简单且可扩展。它通常用于数据挖掘、监控和自动化测试。
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