Python编辑器你选哪个?我选PyCharm

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很明显,没法 哪另一个多 IDE 或代码编辑器都也能 称得上是「最好」的 Python IDE 或编辑器。这是刚刚 它们各有优劣。此外,从为数众多的 IDE 中进行选用真是 太浪费时间。

优点:

 ●  使用现有项目前刚刚 也能 调整默认设置

Redeo

但很多担心,本文刚刚 为你分发好了。为了帮助你做出正确的选用,本文将介绍几种最适合 Python 的 IDE,专门用于处里数据科学项目。

 ●  与 Git 的完美集成 ●  为管理多个项目提供支持

缺点:

 ●  官网:https://atom.io/

 ●  类型:通用文本编辑器

通过使用 Matplotlib 和 Seaborn 等可视化工具,大家都也能 直接在代码单元下输出你还都可以 的可视化图信息。当然大家也都也能 将整个 Notebook 文件导出为 PDF、HTML 或纯 Python 代码文件,这非常有有助于于文件在不同平台间的传播,并且 像谷歌的 Colab 等平台也都默认使用 Notebook 的你你这个形式。与 Ipython 一样,Jupyter Notebook 是一系列项目的总称,包括 Notebook、Console 和 Qt console 等。

1991 年,Guido van Rossum 创建了 Python 并发布了第另一个多版本。你你这个解释型高级编程语言为通用编程而开发。Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统中时会 Python 解释器。

 ●  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 代码时会 也能 额外的支持

缺点:

本文来自云栖社区战略公司合作 伙伴“机器学习算法与Python学习”,了解相关信息都也能 关注“机器学习算法与Python学习”。

 ●  确保可复现的研究与解释 ●  在运行整体前都也能 运行并修正局部代码块

缺点:

优点:

对于喜欢 IPython 或 Anaconda 发行版的人而言,PyCharm 同样都也能 便捷地集成 Matplotlib 和 NumPy 等工具,这原因着大家在处里数据科学项目时都也能 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。

对于刚入门的数据科学家而言,Jupyter 是最简单也最完美的工具。大家在写完另一个多代码片段后就能直接运行有有哪些局部代码查看效果,并且 它的交互效果是最好的。此外,Jupyter Notebook 中的单元都也能 选用代码刚刚 文档,也本来说选用文档后都也能 直接按照 MarkDown 的语法写代码或整个文件的注释、心得和背景知识等。

Jupyter Netbook 起源于 2014 年的 Ipython,它是有你这个基于服务器-客户端特征的网页应用。Jupyter Netbook 允许大家通过「Notebook」创建和操作代码文件,并且 采用有你这个即时运行的法律土办法,这是 Jupyter Notebook 最重要的特征。对于 Python 数据科学家而言,Jupyter Notebook 基本上是必需品,刚刚 它提供了最直观、最精炼的交互式数据科学环境。

经过近 80 年的发展,Python 已成为编程社区极受欢迎的语言。使用 IDLE 或 Python Shell 写 Python 编码适用于小型项目,但无法应对性性心智心智成熟 图片 图片 的机器学习或数据科学项目。

 ●  官网:https://rodeo.yhat.com/

 ●  类型:Python 专用 IDE

在你你这个请况下,你也能 使用另一个多 IDE(集成开发环境)或专用的代码编辑器。刚刚 Python 是最流行的编程语言之一,IDE 的选用也非常多。没法 问题报告 来了:「究竟有哪些样的 IDE 最适合 Python?」

 ●  官网:https://www.jetbrains.com/pycharm/

 ●  类型:Python 专用 IDE

优点:

 ●  社区支持时会 什么都有 ●  内存问题报告

Spyder

 ●  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:

这完正取决于你的需求。以下是几点建议:

Atom 的最大特点之一是支持 SQL 查询,但你也能 安装 Data Atom 插件也能获取该特征。它支持 Microsoft SQL Server、MySQL 及 PostgreSQL。并且 ,你还都也能 可视化 Atom 的结果,很多打开一点任何窗口。

 ●  刚刚 遇到迁移问题报告

Jupyter Notebook

优点:

都也能 帮助 Python 数据科学家的另另一个多 Atom 插件是 Markdown Preview Plus。它都也能 为编辑、可视化 Markdown 文件提供支持,我能 都也能 预览、渲染 LaTeX 公式等。

原文发布时间为:2018-11-20

安装完成后,大家都也能 快速建立另一个多 Python 项目,并选用解释器和新的代码文件。刚刚 大家会用 conda 等工具维护不同的环境,类式 TensorFlow 或 PyTorch 等,在建立新项目时只也能 选用有有哪些环境下的 Python 主系统系统进程就至少选用了新环境。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。

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 还有另一个多独特的「variable explorer」特征,允许使用基于表格的布局展示数据。

Redeo 的最大优势在于新手和老兵都能方便地使用。刚刚 Redeo 允许在写代码的共同查看变量和可视化等细节,它都也能 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。

世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是有哪些?炫酷的界面、流畅的体验,大家投 PyCharm 一票,没法 你呢?本文介绍了 PyCharm、Jupyter Notebook 和 Spyder 在内的 5 种主流 Python IDE,每有你这个都各有优缺点。不过结合经验教训,不论是纯文本编辑器还是集成开发环境,总有一款有你在身边的最爱,没法 快在文末为你最爱的 IDE 投上一票吧。

 ●  官网:https://jupyter.org/

 ●  类型:基于 Web 的 IDE

Spyder 是 Python 专用的有你这个开源 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共同,后者是 Python 编程语言的标准发行版。Spyder 拥有所有必需的 IDE 特征,包括代码完正性及集成文件浏览器。

Redeo 的 logo 就暗示了你你这个 IDE 是专门为数据分析而开发的,刚刚 用过 RStudio,你就会发现 Redeo 与它有什么都有类式的特征。对于有有哪些不了解 RStudio 的人而言,大家只也能 知道它是最流行的 R 语言集成开发环境。与 RStudio 一样,Rodeo 的窗口分为四次责,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 有什么都有类式之处。

PyCharm

Atom 是有你这个免费的开源文本及源代码编辑器,适用于 Java、PHP、Python 等多种编程语言。该文本编辑器支持用 Node.js 写成的插件。尽管 Atom 适用于多种语言,但它对 Python 情有独钟,其有趣的数据科学特征非常适合 Python。

 ●  实时监控代码到底创建了些有哪些 ●  通过自动补全和语法高亮,写代码会快一点

缺点:

优点:

 ●  将有有哪些 IDE 功能与你的期望进行对比。

 ●  多尝试几种 IDE 就会知道哪有你这个最适合你的需求。

 ●  对于高阶 Python 开发者而言太基础了

要怎样为 Python 选用理想的 IDE?

 ●  官网:https://www.github.com/spyder-ide/spyder

 ●  类型:Python 专用 IDE

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共同寻找关于库的专门信息。并且 ,你你这个 Python 专用 IDE 与 RStudio 类式。并且 ,在从 R 切换到 Python 时这是另一个多恰当的选用。

PyCharm 是 Python 的专用 IDE,地位类式于 Java 的 IDE Eclipse。功能齐全的集成开发环境共同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,并且 PyCharm 基本上是数据科学家和算法工程师的首选 IDE。

Atom

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