有哪些值得推薦的 Python 開發工具？

01-05

最開始學 Python 的時候，因為沒有去探索好用的工具，吃了很多苦頭。磕磕絆絆走過來之後才知道，好的工具給效率帶來的提升不是從 1 到 1.1 倍速，而是從 1 到 10 倍速。在這裡推薦 5 個幾乎每天都會用到的工具：

最強終端：Upterm

railsware/uptermgithub.com

其實本來想推薦 fish 或者 zsh，但其實這兩個我也主要是貪圖自動補全這個特性。最近在用的這個 Upterm 其實很簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端里的 IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫 Upterm 之後現在已經17000+ Star了。

互動式解釋器：Ptpython

jonathanslenders/ptpythongithub.com

一個互動式的 Python 解釋器。支持語法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了 ptpython。

包管理必備：Anaconda

https://anaconda.org/anaconda.org

真的要強烈推薦 Anaconda ，它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括： Python 環境、pip 包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。

如果你想用 Python 搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套 JIT 的解釋器 Numba。所以 Anaconda 有了 JIT 之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。

編輯器：Sublime3

A sophisticated text editor for code, markup and prosewww.sublimetext.com

無意引發編輯器大戰，小白的話當然還是要從 PyCharm 開始上手，但有時候寫一些輕量的小腳本，就會想用輕量級一點的工具。

今年用了一圈各種編輯器，發現 Sublime 更新了真·無雙·三·零版本之後，很多地方都有了極大的提升（尤其是大家比較關心的顏值），並且用起來比原來還要簡單。配合安裝 Anaconda 或 CodeIntel 插件，就可以讓 Sublime 擁有近乎 IDE 的體驗。

另外我覺得有一個對於強迫症很重要的，就是 Sublime 的字體顏色渲染，像 VSCode Atom 類的編輯器我總會覺得顏色會有點發烏、不鮮艷，就像在 PS 做的圖拿到瀏覽器里會不一樣，長時間看會不舒服甚至想吐……

Sublime 是編輯器裡面更像 IDE 的，比較輕量。

前端在線編輯器：CodeSandbox

https://codesandbox.io/codesandbox.io

雖然這個不算是 Python 開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝 npm 的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於 React、Vue 這些主流前端框架都支持。

先寫這麼多，如果大家喜歡，之後再持續更新這篇精選集。

如果你看別的 Python 教程看不懂、學不會，那你可以試試讓小白學上癮的編程入門課-麻瓜編程

Python Tutor

Python Tutor 是由 Philip Guo 開發的一個免費教育工具，可幫助學生攻克編程學習中的基礎障礙，理解每一行源代碼在程序執行時在計算機中的過程。通過這個工具，教師或學生可以直接在 Web 瀏覽器中編寫 Python 代碼，並逐步可視化地運行程序。如果你不知道代碼在內存中是如何運行的，不妨把它拷貝到Tutor里可視化執行一遍，加深理解。

地址：http://www.pythontutor.com/

IPython

IPython 是一個 for Humans 的 Python 互動式 shell，用了它之後你就不想再用自帶的 Python shell 了，IPython 支持變數自動補全，自動縮進，支持 bash shell 命令，內置了許多實用功能和函數，同時它也是科學計算和交互可視化的最佳平台。在公眾號【Pyhon之禪】回復「ipython」獲取《IPython互動式編程和數據可視化教程》。

地址：https://ipython.org/

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 就像一個草稿本，能將文本注釋、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易於共享的文檔中，以 Web 頁面的方式展示。它是數據分析、機器學習的必備工具。在公眾號【Pyhon之禪】回復「jupyter」給你看一個基於 jupyter 寫的 Python 教程。

地址：http://jupyter.org/

Anaconda

Python 雖好，可總是會遇到各種包管理和 Python 版本問題，特別是 Windows 平台很多包無法正常安裝，為了解決這些問題，Anoconda 出現了，Anoconda 包含了一個包管理工具和一個Python管理環境，同時附帶了一大批常用數據科學包，也是數據分析的標配。之前在公眾號有介紹過 Anaconda

地址：https://www.anaconda.com/

Skulpt

Skulpt 是一個用 Javascript 實現的在線 Python 執行環境，它可以讓你輕鬆在瀏覽器中運行 Python 代碼。使用 skulpt 結合 CodeMirror 編輯器即可實現一個基本的在線Python編輯和運行環境。

地址：http://www.skulpt.org/

前提：用來做數據處理和相關的系統開發

剛學python時，面對簡陋的官方版idle和一大堆開發平台和發行版，不知道究竟如何下手。在進行多方嘗試後，我最後的選擇是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序調試的工作，用Pycharm寫相應腳本和程序包的開發。這兩個工具都是跨平台的，也都有免費版本。

具體來說Anaconda集成了幾乎所有我需要的包庫，包含了我整個工作流程，做數據分析的pandasscipy
umpy、繪圖的matplotlib、讀寫Excel文檔的xlrd/xlwt，鏈接SQL資料庫的SQLalchemy、機器學習框架sklearn等。對於Anaconda集成的兩個工作平台，Spyder——一個類似於Matlab和Rstudio的IDE，是專註於面向數據的分析的，因為其特點也主要是數據區的存在，可以即時知道變數值的變化；Ipython——一個基於cell的shell界面，可以理解為python自帶shell的增強版，它將程序分成一塊一塊的cell，每個cell可以包含多條語句，可以單獨調試運行，並將結果保存在內存中，cell之間可以相互調用，並保持一定的相互獨立。

可以說有了anaconda自帶的這兩個工具，足夠做數據處理相關的工作了（本身anaconda就是一個為了數據科學而誕生的發行版），但如果涉及到腳本程序和包的開發，感覺spyder還是有點弱，在試過IDE，代碼編輯器（比如visual code、sublime等）+插件，這兩種方案後，我最後選擇了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替換spyder作為主要的開發平台，看我頭像也可以知道我是一個噴氣大腦的死忠，他們家的IDE真的很好用~理由如下：

1、首先作為學生，可以通過edu郵箱申請到Jetbrains全家桶，即便無法獲取授權，pycharm的community版本免費並且功能足夠

2、對於pycharm，可以方便快捷地切換python不同版本的解釋器，甚至可以安裝相同版本的python解釋器配置不同的開發環境，這可以解決有些包之間衝突的情況，也可以針對有些框架按需裝包；並且pycharm內置包管理，可以免去pip或者conda方式管理包。

3、pycharm這個IDE的顏色方案、拼寫補全、函數聯想、函數跳轉源代碼、斷點調試及debug等功能都讓我用的十分順手。

總之我現在的工作流程就是，先用對我需要的功能進行設計，而後在ipython界面下設計調試每個功能模塊，調試成功後放到pycharm中組合起來，寫成腳本文件，最後用pycharm做調試形成成品。

2017、10、25 補充：

Pycharm作為IDE還有兩個功能值得使用，一個是可以結合unitest包做我們開發模塊的單元測試，另一個就是與svn、git等版本工具合作進行我們程序的版本控制，此外，在最新版的pycahrm當中，除了左側摺疊顯示程序層次，下方也有我們當前游標所在位置對應的層次，並可以方便進行跳轉。

總之，用pycharm寫python真是越用越順手~

2017、11、16補充

jupyter也是超好用的一個工具，而且jupyter不僅僅時一個可視化的python加強版命令行工具，還可以用來處理R。在我最新嘗試使用的Sage（一個基於python的數學平台）在windows端也是使用jupyter作為交互平台的。需要補充的就是jupyter平台的tab鍵，有點類似於ide的聯想輸入和對象的方法聯想，可以善加利用。

vim+ Pydiction 可以試試git clone https://github.com/alp333yue/vim.git簡單替換即可配置好。

或者

sublime text 對python支持挺好，輕量級生化武器。

eclipse+pydev比較厚重，大型開發比較適合。

看來知乎上程序員太多了，幾十個答案里竟然沒有Anaconda。

這個是做數據分析的利器。

推薦使用WingIDE Python IDE for Python Developers

1 安裝

WingIDE本身不包含Python，故需要先安裝你所需的Python。

從官方網站下載安裝包，一路Next即可。

WingIDE是共享軟體，未付費有使用時間的限制。

但是WingIDE本身是用Python寫的，因此在使用方法上有無限可能。

如果想對軟體本身作改動，請務必遵守《計算機軟體保護條例》國務院關於修改《計算機軟體保護條例》的決定

WingIDE是跨平台的，適用於Windows，OSX和較新版本的Linux。

2 使用

2.1 交互模式

很多教程中使用Python的交互模式展示示例代碼。

WingIDE自帶一個Python提示符，而且有很貼心的語法高亮與自動提示：

而且這個交互模式支持Ctrl+C/Ctrl +V，

被Windows命令提示符詭異的操作折磨的不行了的同學有福音了！

2.2 程序模式

WingIDE 是一個完備的集成開發環境。所謂集成開發環境，是指包含文本編輯、調試、項目管理等多功能的開發軟體。在一個軟體內部就能夠進行所有的開發工作。

比如一個簡單的Python程序，在代碼編輯區里輸入代碼，保存，然後按工具欄中紅圈裡的運行按鈕。程序的輸出會顯示在Debug I/O里。

對於輸入也沒有問題。Debug I/O窗口會閃爍提示。這個窗口也支持標準的複製粘貼快捷鍵。

當然，智能提示是最愛。當你鍵入已有函數、變數之後，WingIDE會自動提示進行補全：下圖是內置函數raw_input

下圖是你自己剛剛定義的變數

2.3 調試
WingIDE 支持很方便的下斷點、觀察變數。既可以在Watch窗口裡註冊你想要看的變數，也可以把滑鼠放在變數上面直接看值。

2.4 錯誤和異常處理

如果程序有語法錯誤，WingIDE會直接在你錄入程序時提示錯誤：

如果有運行時錯誤，WingIDE會暫停到錯誤所在的位置，並進入調試模式：

3 局限性

由於Python靜態解析本身的困難。做到某些C++ IDE那樣的智能提示是很難的。

此外，由於是閉源軟體，在某些Linux平台上不一定能夠啟動。

Python集成開發工具

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21325469

黃哥推薦Python集成開發工具

學習Python建議用以下開發工具,請根據自己的喜好，選擇一種。

分2種

第一種是編輯器

1、vim

2、atom

3、sublime text

4、Visual Studio Code

第二種是python集成開發環境(ide)

1、pycharm python集成開發環境，有免費版。

2、wingide python集成開發環境，有免費版。

3、liclipse python集成開發環境，免費。

作為知乎唯一用IDE的傢伙，真不好意思推薦吶，我用的是pycharm+vim插件，強大的集成，讓你不用考慮各種各樣vim般的配置，使用其自身代碼錯誤檢測、風格檢測，代碼閱讀，外加vim插件使用基本vim操作，提高編碼效率，完全夠用了

sublime+python插件足矣。調試直接命令 pdb, 運行直接command+B.

說說我的情況。

如果只是編輯器，一般是ulipad配合vim（Linux）和notepad++（windows，較少用）。我也不太熟練vim，不過配置一些插件還是很好用的。

如果要IDE，eclipse+pydev和pycharm都用過，個人感覺前者較後者稍笨重，不過好處在於免費。pycharm是一款強大的python IDE，除一些一般IDE都具有的功能，pycharm還非常適合用於django開發，同時支持Google App Engine。不過pycharm需要註冊，有30天免費使用期。

另外還強烈推薦 ipython，簡單的說明就是一個powerful Python shell。

可以看看開源中國上的介紹：http://www.oschina.net/project/tag/120/python-development-t?lang=0os=0sort=view

Python開發工具有挺多的，我覺得比較好用的是以下10款，推薦給大家，不喜歡的勿噴。

據權威機構統計，Python人才需求量每日高達5000+,但目前市場上會 Python 的程序員少之又少, 競爭小，很容易快速高薪就業。可能你並不太了解常用的十大Python開發工具都有哪些，現在告訴你。

1.Micro Python

Micro Python基於ANSI C，語法跟Pyton 3基本一致，擁有自家的解析器、編譯器、虛擬機和類庫等。目前支持基於32-bit的ARM處理器，比如說STM32F405。

藉助它，用戶完全可以通過Python腳本語言實現硬體底層的訪問和控制，如控制LED燈泡、LCD顯示器、讀取電壓、控制電機、訪問SD卡等。

2.PyCharm

它是由JetBrains打造的一款Python IDE，用於一般IDE具備的功能。比如，調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制……

另外，PyCharm還提供了一些很好的功能用於Django開發，同時支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！

3.Eclipse

它是著名的跨平台的自由集成開發環境（IDE）。最初主要用來Java語言開發，但是目前亦有人通過插件使其作為其他計算機語言比如C++和Python的開發工具。

4.Spyder

它前身是 Pydee，是強大的互動式 Python 語言開發環境，提供高級的代碼編輯、交互測試、調試等特性，支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系統。

5.Codimension

它是個Python 集成開發環境，提供了包括代碼編輯和基於圖表的代碼分析功能。

6.PTVS

PTVS (Python Tools for Visual Studio) 是一個開源項目，採用Apache 2.0許可發布。PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；高級編輯功能如IntelliSense；多重構；內置REPL（read-eval-print loop）窗口；調試和分析功能，等等。

7.Rodeo

它是一個以數據為中心的 Python 集成開發環境，基於 Web 瀏覽器使用。

8.QPython

它是一個在Android上運行Python腳本引擎，他整合了Python解釋器、Console、編輯器和SL4A庫。可以讓你在Android設備上運行Python語言開發的程序。它就是Android上的Python！

此外，它提供開發工具，讓你在Android設備上方便地開發Python項目。

9.NetBeans

它是開源軟體開發集成環境，是一個開放框架，可擴展的開發平台，可以用於 Java，C/C++，PHP 等語言的開發，本身是一個開發平台，可以通過擴展插件來擴展功能。

10.PyPy

它是Python開發者為了更好的Hack Python創建的項目。此外，PyPy比CPython是更加靈活，易於使用和試驗，以制定具體的功能在不同情況的實現方法，可以很容易實施。

Python語言這兩年是越來越火了，它慢慢崛起也是有原因的。比如市場需求、入門簡單易學、支持多種語言……

常用的十大Python開發工具就是以上這些，希望對你的Python學習有所幫助！早日成為Python大神！

ipython

不是編輯器，但確實非常有用

推薦除IDE以外的工具：

virtualenv

pip

dreampie

bpython 不錯

windows 下可以用 notepad++, ulipad，都可以進行簡單的調試

IDE

PyCharm
IPython
Eclipse + PyDev

Package

numpy
scipy
pandas
matplotlib

Collection of Packages

Anaconda

pyzo，仿spyer風格，帶中文界面，支持函數提示和自動補全。而且輕量級，安裝包20M不到，啟動快。不過沒有工具欄，要熟練掌握ctrl+s(保存),e(代碼運行),r(行轉注釋)。

windows系統里有哪些值得用的python集成編譯器？

PyScripter

Pycharm+Anaconda

學生免費用pycharm pro, Anaconda用來管理不同的環境。

開發幾百行代碼的時候，一般也就是單個腳本文件，原生IDLE足矣。

開發幾千行代碼以上的時候，最好找個功能齊全的IDE，比如pycharm。

推薦pycharm+anaconda2+python2.7(用了八年python2,很不情願改用python3)