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python常用的集成开发环境有哪些_5个实用的Python IDE,你应该选哪个?(上)

python集成开发环境哪个适合初学者

原标题:5个实用的Python IDE,你应该选哪个?(上)

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Python IDE这么多,初学者应该怎么选?本文选择了5个实用的IDE,并分析了各自优势,希望对各位有所帮助~(由于篇幅原因,分为上下两篇,今天为上篇,介绍了前三个。)

文丨ANIRUDDHA BHANDARI

对于任何数据科学家,业务分析师,数据分析师或程序员而言, 大多数人都有自己编写代码的方式。

但在初学阶段,基本都有过一致的感受“我应该选哪个Python IDE?”,想要解决这个问题,很明显就需要先清楚“哪些工具能满足哪些需求,综合选出适合自己的”。

这也是今天这篇文章的目的,下文将会探讨5个较受欢迎的Python IDE以及各自的优势,相信看完,你会找出问题的答案。

Python IDE#1 – JupyterLab

Jupyter于2014年推出,是一个基于服务器-客户端结构的Web应用程序,它免费,开源且易于使用。 非常适合分析和数据科学初学者。

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盘点一下它的优势:

提供了一个交互式输出,这意味着你可以编写代码并在那里进行测试。如果你处于初学阶段,这一点会很有用;

除了编写Python代码外,还可以使用markdown编辑器创建出色的笔记本,其中包含可视化效果和文本说明,甚至还可以编写Latex方程!

它将终端,文本编辑器,控制台和文件目录视图全部放在同一工作区,并且布局灵活;

使用各种魔术命令和notebook extensions,可以真正增强Jupyter的功能。比如添加自动格式化,调试,自动保存,自动代码完成等功能;

可以使用JupyterLab创建的笔记本下载各种格式,从pdf到.py文件,甚至可以作为演示幻灯片。

JupyterLab与Anaconda发行版捆绑在一起。它适用于Windows,Linux和macOS,所以要做的就是访问此网站 (https://www.anaconda.com/products/individual)并根据自己的操作系统下载版本。

Python IDE#2 – Spyder

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Spyder是一个轻量级,免费且开源的Python IDE。它完全用Python编写,专门为数据科学家和分析师设计。

与其他IDE相比而言,它的界面非常简单,但是具有在编码环境中所必需的组件。它由一个文本编辑器,文件资源管理器,变量资源管理器和IPython控制台组成,这些都在一个窗口中,与许多流行的科学软件包 (包括NumPy,SciPy,Pandas,IPython等)进行了内置集成。

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以下是Spyder提供的一些关键功能:

一个相当不错的代码编辑器,具有语法突出显示,代码完成和实时代码分析等功能,可突出显示代码中的潜在问题或语法错误;

交互式代码执行,允许通过行,或者通过单元块,又或者一次运行整个文件来 执行代码 ,选择完全取决于你!

如果只想测试几行代码而又不想中断主会话, IPython控制台可以帮到你;

变量编辑器可以显示当前选定的 IPython Console会话的变量、函数、模块等。此外,还提供了一些内置的对象编辑支持,比如列表,字符串,元组等,并且有一个非常棒的功能,就是可以将其中一些显示为图片甚至是图表;

静态代码分析功能可以检测代码的样式问题,错误的做法,潜在的错误,以及其他质量问题,并且可以不用实际执行它;

有时候你会因为无法解决的错误而无法往下进行,调试器允许直接从Spyder GUI查看和控制断点以及执行流程;

探查器可以用于确定代码中需要优化以提高代码性能的语句 (因为没有人是天生的程序员) ;

基本的Git版本控制系统,用于提交或浏览文件、目录或整个存储库;

历史记录日志窗口会记录在编辑器和IPython控制台中引入的所有命令;

“ 帮助”窗口提供了任何对象的详细说明。它提供有关模块,类,函数和方法的文档。可以从编辑器以及IPython控制台中访问它。

还有很多很酷的功能,例如智能自动缩进和自动冒号,更多具体的内容可以在Spyder的官方文档上找到。

鉴于其特性和功能,MATLAB用户将发现Spyder使用起来非常舒服。它预装了Anaconda发行版,你可能已经为Jupyter下载了该发行版。如果没有,可以直接访问官网下载。

Python IDE#3 – PyCharm

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如果你正在从事包含多个相互交互的脚本的项目,那么这是一个值得使用的IDE。

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让我们看看PyCharm有哪些优势?

Pycharm的代码编辑器是首屈一指的。它具有语法和错误突出显示功能,代码分析功能,以及用于立即改进代码的快速修复程序。还有一些像自动代码生成,自动缩进,代码文件夹等其他功能。这使得在Pycharm中进行编码很舒服;

在PyCharm中启动新项目时,可以从Virtualenv,Pipenv或Conda等不同的环境中进行选择,通过创建隔离的Python环境,有助于将不同项目所需的依赖项分开;

PyCharm提供轻松的导航功能。可以搜索任何内容,还能在整个项目中找到符号的任何用法。如果正在处理大型项目,尤其是在同一项目中包含多个脚本的Web开发项目,这些功能会非常有用;

PyCharm的书签和TODO功能可以让你在代码中留下备注,以提醒下次浏览它们时进行必要的修改;

提供重构功能,以安全地重组代码。包括重命名,提取方法,内联局部变量,更改方法签名等;

PyCharm具有功能强大的调试器,其带有图形界面使得调试变得更容易;

具有集成的单元测试,可以以图形方式观察结果。默认情况下,PyCharm使用unittest作为测试运行程序,但也支持其他框架;

PyCharm具有集成的版本控制系统,可以跟踪对文件和应用程序所做的更改。它为CVS,Git,Mercurial,Perforce和Subversion提供了统一的用户界面;

可以使用插件向PyCharm添加其他功能,例如,除了已经存在的默认深色、浅色主题外,还可以添加新主题。

PyCharm适合希望使用Python创建软件应用程序的任何开发人员,无论是Web应用程序,数据科学应用程序,还是仅是简单的Python脚本。PyCharm可以快速高效的完成工作。

PyCharm有两个版本,一个免费的社区版本和一个收费的Professional版本,可以免费试用30天,适用于 Windows,Linux或 macOS。可以进行尝试后再决定是否更换使用的IDE。

PyCharm可以说是资源密集型的IDE,需要大量的内存和存储空间。对于初学者来说可能有点吓人。

未完待续……

原文链接:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/06/5-python-ide-analytics-data-science-programming/,有所删减以及修改返回搜狐,查看更多

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