python软件推荐,10款Python常用工具毕业生必看
python软件推荐,10款Python常用工具毕业生必看详细介绍
本文目录一览： 10款Python常用工具毕业生必看
10款Python常用的开发工具PWA
10款Python常用的开发工具
1IDLE：Python自带的IDE工具
DLE(Integrated Development and Learning
Environment) ， 集成开发和学习环境， 是Python的集成开
发环境， 纯Python下使用Tkinter编写的IDE。
支持平台：Windows， macOS， Linux
适合人群：初学者
支持语言：Python
下载：https：//www.python.org/downloads/
IDLE提供了一些针对初学者非常友好的功能， 例如：
语法高亮
多窗口文本编辑器
程序动画或步进(指一次执行一行代码)
段落缩进
TABLE键控制
10款Python常用的开发工具
2 IPython：交互式计算系统
IPython主要包含三个组件：增加的交互式“Python shell"，
解耦的双过程通信模型，交互式并行计算的架构。可以实现并行
化计算， 同时支持变量自动补全。使用In[x] 和Out[x] 表示输入
输出
IPython提供以下交互性功能：
代码着色
变量自动补全，自动缩进
支持bash shell命令
强大的交互式shell
Jupyter内核
交互式的数据可视化工具
灵活、可嵌入的解释器
易于使用，高性能的并行计算工具
使用%run命令运行脚本
10款Python常用的开发工具
3Py Charm：JetBrains打造的Python IDE
Py Charm是一个跨平台的全功能Python开发工具， 是由
JetBrains打造的一款Python IDE(Integrated
Development Environment， 集成开发环境) 。它有两个版
本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进
的专业版本。
Py charm是程序员常使用的开发工具， 简单、易用， 并且能够
设置不同的主题模式。它还能与IPython notebook进行集成
， 并支持Anaconda及其他的科学计算包， 比如matplotlib和
NumPy。同时它支持很多的第三方web开发框架， 比如
Django、Pyramid、web2py、google app engine和Flask
10款Python常用的开发工具
3Py Charm：JetBrains打造的Python IDE
Py Charm具有一些可以帮助开发者提高效率的工具， 比如智能
代码补全、调试、语法高亮、项目管理与导航、代码跳转、智能
提示、图形化的调试器和运行器、自动完成、单元测试、版本控
制、遵循PEP 8规范的代码质量检查、智能重构等。
支持平台：Windows、Mac或Linux版本
下载：Py Charm：the Python IDE for Professional
Developers by JetBrains
Py Charm社区版本下载
主要功能包括：
代码分析与辅助功能，拥有补全代码、高亮语法和错误提示，支
持代码折叠和分割窗口；
项目和代码导航：专门的项目视图，文件结构视图和和文件、类
、方法和用例的快速跳转；
重构：包括重新命名， 提取方法/超类， 导入域/变量/常量、pull
， push等；
支持Web框架：Django、Pyramid、web2py、google
app engine和Flask；
10款Python常用的开发工具
3Py Charm：JetBrains打造的Python IDE
集成Python调试器；
集成单元测试，按行覆盖代码；
Google App Engine下的Python开发；
集成版本控制系统：为Mercurial， Git，Subversion，
Perforce和CVS提供统一的用户界面， 拥有修改以及合并功能
Py Charm配备了1000多个插件， 程序员也可以编写自己的插
件来扩展其功能
10款Python常用的开发工具
4 Spyder：开源的python集成开发环境
SPYDER
The Scientific Python Development Environment
Spyder Python是一个开源的python集成开发环境， 非常适
合用来进行科学计算方面的python开发， 是用python开发的
轻量级软件， 遵循MIT协议， 可免费使用。
支持平台：Windows， macOS， Linux
适合人群：数据科学开发者
下载：Home-Spyder IDE
Spyder有一个Editor(编辑器) 用于编写代码， Console(控
制台)可以评估代码并且在任何时候都可以看到运行结果，
Variable Explorer(变量管理器) 可以查看代码中定义的变量
Spyder python的基本功能包括：
多语言编辑器：具有函数/类浏览器的多语言编辑器，代码分析功
能(目前支持py flakes和pylint) ， 代码完成， 水平和垂直分割
以及goto定义；
10款Python常用的开发工具
4 Spyder：开源的python集成开发环境
交互式控制台：Python或IPython控制台具有工作空间和调试
支持， 还带有Matplotlib数字集成；
文件查看：显示在编辑器或控制台中进行的任何类或函数调用的
文档；
variable explorer(变量探索器) ：浏览在执行文件期间创
建的变量
文件查找：支持正则表达式；
文件管理；
可以作为PyQT的扩展库， 可以嵌入到PyQT的应用中。
10款Python常用的开发工具
5Jupyter：开源IDE， IPython的衍生品
J up y ter是一款开源IDE， IPython的衍生品， 它的名字来自
Julia、python、R三种语言的组合， 主要是用来做数据科学。
J up y ter家族有J up y ter Notebook、J up y ter Lab、
J up y ter Hub三大产品， 前两者都是基于Web的交互式计算环
境， Hub是服务器端的应用。
支持浏览器：Chrome， Firefox， Safari等
适合人群：所有人
下载：Project J up y ter|Home
J up y ter Notebook的本质是一个Web应用程序， 便于创建
和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和
markdown。用途包括：数据清理和转换， 数值模拟， 统计建
模，机器学习等。
10款Python常用的开发工具
6 Anaconda：python数据科学平台(包管理)
ANACONDA
Anaconda是一款python数据科学平台， 安装它后就默认安装
了python、IPython、集成开发环境Spyder和众多的包和模
块。Anaconda包含了cond a、Python在内的超过180个科
学包及其依赖项， 比如：numpy、pandas、Tensor Flow、
scipy等。
下载：Anaconda|Anaconda Distribution
git hub上anaconda开发平台：Anaconda-Platform·
Git Hub
10款Python常用的开发工具
8 Eclipse+Py dev：跨平台的自由集成开发环境
Eclipse是非常流行的IDE， Eclipse with Py dev允许开发
者创建有用和交互式的Web应用。Py dev是一个运行在
eclipse上的开源插件， Py Dev是Eclipse开发Python的
IDE， 支持Python， Jython和IronPython的开发。
支持平台：Windows， macOS， Linux
适合人群：中、高阶开发人群
支持语言：Python
下载：Download， Py Dev
Py Dev具有许多功能， 包括：
Django集成
自动代码补全
多语言支持
集成的Python调试
代码分析
代码模板
智能缩进
括号匹配
错误标记
源代码控制集成
Python程序员必备的几款软件
Python程序员必备的几款软件
1、Visual Stusio Code
微软良心之作开源免费跨平台代码编辑器
2、Typora
一款超简洁的markdown编辑器，具有这几个特点完全免费，支持中文跨平台，支持windows，ios，linux，支持数字公式输入，图片编辑及其简洁，无多余功能
3、XMind
一个功能齐全的思维导图和头脑风暴软件，为激发灵感和创意而生，作为一款有效提升工作和生活效率的生产力工具，受到全球千万用户的青睐。
4、Snipaste
一款开发了三年才精心打磨出来的，简单好用却又强大到让人感叹的免费屏幕截图软件，Snipaste的名字拆开来看就是截图+贴图的意思。
5、Pychrm
带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。比如调试、Project管理、代码调转、管理提示、自动单元测试、版本控制等完成、，该IDE提供了一些高级功此外能，以用于支持Django下的专业Web开发
学python的软件
学python的软件《python利器》、《Python编程狮》、《在线学Python》、《Python语言学习》、《Python编译器》。
1、《python利器》
《python利器》是一款可以帮助我们自主学习编程知识的应用软件。利用这个软件，大家可以轻松地了解Python语言背后的简单语法，并能够创作和生成对应的程序。此外，该软件还能让我们了解编程行业中最新的动态情况，方便我们及时调整学习内容并适应不断变化的行业前景。
2、《Python编程狮》
《Python编程狮》是一款专为没有学习Python资源的用户准备的学习软件应用。使用这个软件，我们可以免费地快速进入编程世界，并访问海量的专业编程教程。通过这些教程，我们能够更好地了解Python背后强大的力量，并以碎片化高效率的方式进行学习。
3、《在线学Python》
《在线学Python》是一款专门为零基础小白准备的编程应用。利用这个软件，我们可以参加免费的编程学习课程，深入了解Python工具的使用场景和未来的变化趋势。如果能够熟练掌握这个软件，我们也能够更好地实现自身价值并实现变现。
4、《Python语言学习》
《Python语言学习》是一款能够帮助用户快速进入编程世界的软件应用。使用这个软件，我们可以快速、系统地学习专业的编程课程内容，并通过分章节的目录结构更全面地了解Python编程语言。
5、《Python编译器》
《Python编译器》是一款能够为编程初学者提供直接运行的操作体验的软件。通过这个应用，我们可以更快速地验证所编写的程序内容，并通过直观的展示了解自己的学习成果。
学习python,用什么软件
Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。
一、Python代码编辑器
1.SublimeText
SublimeText是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！
2.Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3.Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
4.GNUEmacs
GNUEmacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。
5.VisualStudioCode
VisualStudioCode是一款兼容Linux、MacOSX和Windows平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对于Python的支持可以在VisualStudioCode中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境
1.PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、MacOSX系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2.EclipsePyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“EclipseMarketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3.VisualStudio
VisualStudio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在VisualStudio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是VisualStudio不支持Linux平台！
4.Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5.Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！
python一般用什么软件
python一般用什么软件?python一般用的软件有：Sublime Text、Atom、PyCharm等。Sublime TextSublime Text是一款非常流行的代码编辑器，其开发者是一名谷歌的工程师，其梦想是使之成为更好的文本编辑器。Sublime Text支持Python代码编辑同时兼容所有平台，并且丰富的插件（称之为“包”）扩展了语法和编辑功能。安装额外的Python扩展可能会比较棘手，Sublime Text中所有的包都是用Python写成的，并且安装社区扩展往往需要直接在Sublime Text中执行Python脚本。优点：Sublime Text在编程社区内很受推崇。单单从代码编辑器的角度来看，Sublime Text迅捷小巧并且具有良好的兼容性。缺点：尽管你可以无限期的使用测试版本但是Sublime Text不是免费软件。在Sublime Text中安装扩展插件可能会比较棘手，另外并不支持直接在编辑器内部执行或调试代码。Atom同样兼容所有平台的Atom被称为是“21世纪可破解的文本编辑器”。开源的Atom拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，它是使用Electron构建的，Electron使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台的桌面应用。Python语言由一款可在Atom运行时安装的扩展插件支持。优点：得益于Electron，Atom广泛兼容各大平台。同样Atom小巧且下载和载入都非常迅速。缺点：内置并不支持构建和调试，这些功能是由社区提供支持的。同样由于Atom建立在Electron框架上，所以它始终运行在JavaScript进程中而不是作为本地应用运行。PyCharmPyCharm是最好的一个（也是唯一一个）专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版（专业版）和免费开源版（社区版），PyCharm不论是在Windows, Mac OS X系统中, 还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。开箱即用，PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，并且它支持源码管理和项目。优点：这是真正的Python集成开发环境，拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。缺点：PyCharm存在加载较慢的问题，另外对于已有的项目，默认设置可能需要调整。
python数据分析用什么软件
分享几个非常不错的Python数据分析库：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
2、Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufuuc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
4、Scipy
Scipy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：（推荐学习：Python视频教程）1. PandasPandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。使用Pandas更容易处理丢失数据。合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。2. NumpyPython没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。3. MatplotlibMatplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotlib中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。4. SciPySciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。 Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。5. KerasKeras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。6. Scikit-LearnScikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。 Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。 Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。7. ScrapyScrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。8. GensimGensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！
python装什么软件
python装什么软件？python装pycharm软件，PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，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。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。推荐：《Python教程》pycharm特点首先，PyCharm拥有一般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、版本控制另外，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。
python编程需要什么软件
python编程需要什么软件？python编程需要PyCharm软件。PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，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。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。推荐：《Python教程》PyCharm主要功能● 编码协助其提供了一个带编码补全，代码片段，支持代码折叠和分割窗口的智能、可配置的编辑器，可帮助用户更快更轻松的完成编码工作。● 项目代码导航该IDE可帮助用户即时从一个文件导航至另一个，从一个方法至其申明或者用法甚至可以穿过类的层次。若用户学会使用其提供的快捷键的话甚至能更快。● 代码分析用户可使用其编码语法，错误高亮，智能检测以及一键式代码快速补全建议，使得编码更优化。● Python重构有了该功能，用户便能在项目范围内轻松进行重命名，提取方法/超类，导入域/变量/常量，移动和前推/后退重构。● 支持Django有了它自带的HTML，CSS和 JavaScript编辑器 ，用户可以更快速的通过Django框架进行Web开发。此外，其还能支持CoffeeScript， Mako 和 Jinja2。● 支持Google App引擎用户可选择使用Python 2.5或者2.7运行环境，为Google App引擎进行应用程序的开发，并执行例行程序部署工作。● 集成版本控制登入，录出，视图拆分与合并--所有这些功能都能在其统一的VCS用户界面（可用于Mercurial， Subversion， Git， Perforce 和其他的 SCM）中得到。● 图形页面调试器用户可以用其自带的功能全面的调试器对Python或者Django应用程序以及测试单元进行调整，该调试器带断点，步进，多画面视图，窗口以及评估表达式。● 集成的单元测试用户可以在一个文件夹运行一个测试文件，单个测试类，一个方法或者所有测试项目。● 可自定义&可扩展可绑定了 Textmate， NetBeans， Eclipse & Emacs 键盘主盘，以及 Vi/Vim仿真插件。
python编程用哪个软件
Python是编程入门不错的选择，现在也有不少的程序员业余时间会研究这门编程语言。学习Python有时候没有第一时间找到好工具，会吃不少的苦头。毕竟好的工具能将工作效率多倍速提升。（推荐学习：Python视频教程）IpythonIPython是一个基于Python Shell的交互式解释器。它的自动补全非常好用，甚至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦!AnacondaAnaconda堪称是数据分析的利器，附带了一大批常用数据科学包，简直是数据分析的标配。它包含了一个包管理工具和一个 Python管理环境。Sublime3Sublime3是绝对是轻量级的编辑器工具。代码高亮、语法提示、华丽的界面简直是就是赏心悦目，还支持插件扩展，用Sublime3写代码绝对是一种享受。pycharm pythonpycharm python是一款强大的python IDE。它拥有调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示等功能，功能相当的齐全。QPythonQPython是一个可以在安卓系统上运行Python脚本引擎，整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库。拥有它，在安卓设备上你照样可以玩转python。更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！