功能齐全的集成开发环境同时提供收费版和免费版，即专业版和社区版 。PyCharm 是安装最快的 IDE，且安装后的配置也非常简单，因此 PyCharm 基本上是数据科学家和算法工程师的首选 IDE 。对于喜欢 IPython 或 Anaconda 发行版的人而言，PyCharm 同样可以便捷地集成 Matplotlib 和 NumPy 等工具，这意味着我们在处理数据科学项目时可以便捷地使用数组查看器和交互式图表等 。
除此之外，IDE 还扩展了对 JavaScript 和 Angular JS 等语言的支持，这使得它同样也适合 Web 端的开发 。安装完成后，我们可以快速建立一个 Python 项目，并选择解释器和新的代码文件 。可能我们会用 conda 等工具维护不同的环境，例如 TensorFlow 或 PyTorch 等，在建立新项目时只需要选择这些环境下的 Python 主程序就相当于选择了新环境 。
最后，除了提供直接 debug 和运行功能外，PyCharm 还提供对源代码和项目控制的支持 。优点：活跃的社区支持支持全面的 Python 开发，不论是数据科学还是非数据科学项目新手和老兵都易于使用快速 Reindexing运行、编辑、debug Python 代码都不需要额外的支持缺点：加载可能比较慢使用现有项目前可能需要调整默认设置Redeo平台：Linux/macOS/Windows官网：https://rodeo.yhat.com/类型：Python 专用 IDERedeo 的 logo 就暗示了这个 IDE 是专门为数据分析而开发的，如果用过 RStudio，你就会发现 Redeo 与它有很多相似的特征 。
对于那些不了解 RStudio 的人而言，你们只需要知道它是最流行的 R 语言集成开发环境 。与 RStudio 一样，Rodeo 的窗口分为四部分，即代码文本编辑器、控制台、变量可视化环境和图形/库/文件的查看窗口 。有意思的是，RStudio 和 Redeo 都与 MATLAB 有很多相似之处 。Redeo 的最大优势在于新手和老兵都能方便地使用 。
由于 Redeo 允许在写代码的同时查看变量和可视化等细节，它可以称得上是最好的数据科学 IDE 之一 。此外，Redeo 还有内置的课程及辅助材料 。优点：大量定制化设计实时监控代码到底创建了些什么通过自动补全和语法高亮，写代码会更快缺点：有很多 Bug社区支持不是很多内存问题Spyder平台：Linux/macOS/Windows官网：https://www.github.com/spyder-ide/spyder类型：Python 专用 IDESpyder 是 Python 专用的一种开源 IDE，其独特之处在于专为数据科学工作流程进行了优化 。
它与 Anconda 软件包管理器捆绑在一起，后者是 Python 编程语言的标准发行版 。Spyder 拥有所有必需的 IDE 特性，包括代码完整性及集成文件浏览器 。Spyder 专为数据科学项目创建，具备平滑的学习曲线，即学即会 。在线帮助选项允许用户在并行开发项目的同时寻找关于库的专门信息 。而且，这个 Python 专用 IDE 与 RStudio 类似 。
因此，在从 R 切换到 Python 时这是一个恰当的选择 。适用于 Python 库的 Spyder 集成支持（如 Matplotlib 和 SciPy）进一步证明，Spyder 是为数据科学家量身打造的 。除了可感知的 IPython/Jupyter 集成之外，Spyder 还有一个独特的「variable explorer」特性，允许使用基于表格的布局展示数据 。
优点：代码完备性和变量探索易用性数据科学项目的理想工具界面整洁活跃的社区支持缺点：不适用于非数据科学项目对于高阶 Python 开发者而言太基础了如何为 Python 选择理想的 IDE？这完全取决于你的需求 。以下是几点建议：如果你刚开始使用 Python，找一个定制化较少、附加功能也较少的 IDE 。
Arduino是否适合少儿使用？那micri:bit呢？
感谢您的阅读！实际上，两者都比较符合少儿使用，我们说的少儿可不是幼儿园的小朋友呢！先了解下，什么是Arduino？它实际上是一种开源电子原型平台，相比复杂的编程，需要专业知识等，它就简单的多了，只需要硬件（各种型号的Arduino板）和软件（Arduino IDE)，就能够完成我们指定的任务，为什么它适合小朋友？因为它可以制作很多小朋友感兴趣的电子制作，比如四轴飞行器，电子时钟等等 。
