10大优秀Python开发工具,python开发工具( 三 )


有哪些值得推荐的Python开发工具?

10大优秀Python开发工具,python开发工具


Python入门十分简单,但使用正确的工具,则会使我们的学习工作变得更加便捷 。有哪些Python开发工具值得推荐呢?以下是我的建议 。Jupyter NotebookJupyter Notebook 使用起来十分直观方便,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,是数据分析、机器学习的必备工具 。
例如,在使用Tensorflow进行深度神经网络模型的编写是,使用Jupyter Notebook,就可以把模型构建的每一步都加上说明,图标和注释,甚至可以展示中间结果,可以十分方便地展示模型的思路 。AnocondaPython 虽然入门简单,可对于初学者来说,还是会遇到各种各样的包管理和 Python 版本问题,特别是 Windows 平台很多包无法正常安装 。
Anoconda 的出现大大解决了这些问题,其包含了一个包管理工具和一个 Python 环境,同时附带了许多常用的数据科学相关的包,是进行数据分析和机器学习的重要工具 。举例来说,对于一位从未有专业编程经历的研究者而言,直接安装Python需要下载安装包,考虑不同操作系统和版本,下载后需要进行一系列的安装和配置,还要把一些需要用到的库进行下载和安装,十分繁琐 。
但有了 Anoconda,这位研究者只需下载一个安装包,点击安装,就可以得到一个应有尽有的数据科学开发环境了,十分便利 。PyCharmPyCharm是一个Python IDE,带有一整套 Python相关的集成环境和工具,可以帮助用户提高开发效率,包括代码调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等 。
PyCharm功能齐全,几乎每一位Python开发者都会对齐赞不绝口 。PyCharm与其他的代码编辑器不同,它是针对Python语言提高的集成开发环境提供的工具是成套的,是十分完善的,对于专业开发者而言十分有用 。如进行Python单元测试的编写和启动,以及针对Django框架的快速搭建等,这类功能往往难以在其他一般的编辑器找到 。
与前面讲的工具不同,PyCharm一般针对的是专业的Python代码开发者,而非数据科学专家和人工智能专家,在选择前需要留意 。总结Jupyter Notebook,Anaconda和PyCharm,它们都是十分优秀的Python开发工具,经过了充足的时间考验,可以为你的Python开发之路大大提高效率,不容错过 。
python学习一定用pycharm吗?
python归根到底还是一个解释器,就跟java一样,而pycharm是集成开发环境(IDE),你可以在IDE里进行python语言的编写、调试、断点等等,而且市面上有非常多的IDE工具,不只是pycharm而已但是不论是pycharm,还是VScode、jupyter这些IDE,都必须先有python解释器才能运行,他们的关系就好像发动机和燃油,燃油可以不放在发动机里,但是发动机必要要有燃油才能动我刚开始学习python的时候用的就是jupyter,这个IDE对新手非常友好,可以直接在网页里进行打开、编写、运行,写注释也很方便,最棒的地方就是还可以放图片、放公式、放文本等等一个词来形容就是简洁,可视化的能力很突出,非常适合数据分析人用,但就是安装起来比较麻烦一些 。
后来我才接触用了pycharm,PyCharm 是 Python 的专用 IDE,地位类似于 Java 的 IDE Eclipse,想要实现完整的python项目,建议大家还是使用pycharm吧最后,pycham有两个版本,点进官网就能看到详细的介绍,Professional是专业版本,要收费,但是功能很齐全;Community是社区版本,也就是阉割版,是免费的,当作新手练习用比较合适 。

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