少兒編程python用什么編譯器
少兒編程python可以使用任何一種Python編譯器，包括但不限于以下幾種：
1.Python官方編譯器：Python官方提供的編譯器是最為常見的編譯器之一，可以在官方網站下載安裝。它具有較好的兼容性和穩定性，但也相對較為基礎。
2.Anaconda：Anaconda是一個流行的Python發行版，包含了Python和一些常用的科學計算庫，以及一個集成的開發環境。它自帶了Conda編譯器，可以輕松管理Python包和環境。
3.PyCharm：PyCharm是一種功能強大的Python集成開發環境，具有豐富的功能和插件，適合開發大型項目。它使用自帶的JIT編譯器，能夠提供高效的代碼執行速度。
4.VisualStudioCode：VisualStudioCode是一個通用的文本編輯器，支持多種編程語言。它可以擴展Python插件，從而能夠進行Python開發。它使用GCC編譯器，能夠提供較好的性能和兼容性。
無論選擇哪種編譯器，對于少兒編程來說，應該優先考慮易用性和友好性。建議選擇帶有集成開發環境的編譯器，如Anaconda或PyCharm，以便更好地管理代碼和調試程序。
寫python有什么比較好的ide
Python無處不在，似乎支持從主要網站到桌面實用程序到企業軟件的所有功能。Python已經被用來編寫流行的軟件項目，如dnf/yum，OpenStack，OpenShot，Blender，Calibre，甚至是原始的BitTorrent客戶端。
要編輯Python程序，程序員有許多選項。有些人喜歡基本的文本編輯器，如Emacs、VIM或Gedit，所有這些都可以通過語法高亮和自動填充等功能進行擴展。但是，大量使用復雜代碼庫的大型項目的程序員更喜歡將文本編輯器和終端組合的集成開發環境(IDE)，下面千鋒武漢小編推薦了3個非常不錯的IDE！
Eclipse和PyDev
很難在開源集成開發環境中編寫任何內容，而不需要覆蓋Eclipse，它擁有龐大的開發者社區和無數插件，可讓程序員自定義以滿足任何需求，但這也是Eclipse的缺點之一。許多人批評它過于臃腫，低規格系統的表現肯定是一個問題。但如果你曾經是Java程序員，你應該對Eclipse非常熟悉，直接上手免去了很多麻煩。
PyDev向Eclipse添加了大量功能，遠遠超出了簡單的代碼突出顯示。它處理代碼完成，集成Python調試，添加令牌瀏覽器，重構工具等。對于那些使用DjangoPythonweb框架的人，PyDev將允許創建新的Django項目，通過熱鍵執行Django操作，并為Django使用單獨的運行配置。
Eclipse和PyDev都可以在Eclipse公共許可證下使用。
Eric
Eric以MontyPython的EricIdle命名，Eric實際上是使用Qt框架在Python中編寫的。Eric使用Scintilla，它是一個源代碼編輯組件，用于許多不同的IDE和編輯器，也可以作為獨立的SciTE編輯器使用。
Eric的功能與其他IDE類似：支持匹配，代碼完成，類瀏覽器，集成單元測試等。它還具有Qt表單預覽功能，如果為應用程序開發QtGUI，這很有用。
可能會有人認為Eric不夠好，社區提供的文檔也不夠清晰。如果你花時間去學習，會發現Eric是一個輕量級的全功能編程環境。
PyCharm
PyCharm是另一個受歡迎的Python編輯器，Pycharm是一種商業產品，但制造商還提供了一個根據Apache2.0許可證免費開源的社區版本。
PyCharm幾乎可以在IDE中提供一切程序員可能希望的功能：集成單元測試，代碼檢測，集成版本控制，代碼重構工具，各種導航工具以及期望的突出顯示和自動完成功能。
PyCharm的主要缺點是其開放的核心模式，許多PyCharm的高級功能在開源許可證下都不可用。然而，如果不想使用封閉源代碼中包含的更高級功能，則遺漏的功能可能會使PyCharm成為一個輕量級Python編輯器。
開源Python編輯器和集成開發環境的列表很長。這還有一些其他選項：
PyScripter，LeoEditor和PTK(Python工具包)都是使用Python代碼的不太知名的工具。當然，還有IDLE，它是用Python封裝的默認IDE。
Bluefish和Geany是提供強大Python支持的兩個很好的通用IDE。
Spyder是專門為科學Python開發工作而設計的IDE，以及通常與此類工作相關的庫。
這并不是PythonIDE的全部列表，但這是最好用的幾個，尤其是前三個。如果你有不同的意見，也歡迎在評論區留言！
python目前正當紅，學好Python對日后的發展肯定有幫助，人生苦短，讓Python來點亮你的高薪人生吧！
python新手入門使用自帶的IDLE、用pycharm還是visual studio
我感覺還是PyCharm吧，雖然有些臃腫龐大，但畢竟是一個專業的Python開發軟件，IDLE太小，功能不全，VisualStudio顯然就不適合Python開發，下面我簡單介紹一下PyCharm的安裝和使用，感興趣的朋友可以嘗試一下：
安裝PyCharm這個直接到官網下載安裝包即可，目前最新版本是PyCharm2019，有社區版、專業版2種，其中社區版可供個人免費使用，專業版需要付費購買版權，根據自己平臺的不同選擇合適的版本，windows下就是一個exe安裝包，雙擊便可直接進入安裝界面，建議安裝位置選擇在非系統盤，會占用比較多的存儲空間：
使用PyCharmPyCharm安裝完成后，我們就可以直接新建Python項目，開始Python開發了，這里支持純Python，當然也支持Django、Flask、Web2Py等Web項目，智能補全、語法提示、代碼高亮、版本控制等基本功能非常不錯，除此之外，還支持單元測試、代碼重構等高級功能，因此非常適合專業開發者，對于大型項目的管理和維護來說，可以說是非常方便，相信你使用上后很快就會愛上這款軟件：
其他工具介紹當然，除了比較專業的PyCharm，還有許多其他軟件同樣適合開發者，這里推薦一款輕量級的代碼編輯器—VSCode，和VisualStudio非常相似，但沒有VisualStudio那么的臃腫龐大、占用內存，智能補全、語法提示、代碼高亮等功能非常不錯，插件擴展豐富，生態環境良好，只需簡單安裝一個Python插件，便可直接運行Python程序，初學來說非常容易掌握，當然，在前端開發中也普遍使用：
總之，個人偏向于PyCharm，比較專業，也比較強大，非常適合Python開發，尤其是項目的管理和維護，輕量級的一點就是VSCode，比較容易操作，插件擴展也豐富，當然，你也可以使用IDLE、VisualStudio，但效果不是很好，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
有初學者學習python實用的編輯器嗎
世界上最好的Python編輯器或IDE是什么？炫酷的界面、流暢的體驗，機器之心投PyCharm一票，那么你呢？本文介紹了PyCharm、JupyterNotebook和Spyder在內的5種主流PythonIDE，每一種都各有優缺點。不過結合經驗教訓，不論是純文本編輯器還是集成開發環境，總有一款是你的最愛。
1991年，GuidovanRossum創建了Python并發布了第一個版本。這種解釋型高級編程語言為通用編程而開發。Linux、MacOS和Windows等操作系統中都有Python解釋器。
經過近30年的發展，Python已成為編程社區極受歡迎的語言。使用IDLE或PythonShell寫Python編碼適用于小型項目，但無法應對成熟的機器學習或數據科學項目。
在這種情況下，你需要使用一個IDE（集成開發環境）或專用的代碼編輯器。由于Python是最流行的編程語言之一，IDE的選擇也非常多。那么問題來了：「究竟什么樣的IDE最適合Python？」
很明顯，沒有哪一個IDE或代碼編輯器可以稱得上是「最好」的PythonIDE或編輯器。這是因為它們各有優劣。此外，從為數眾多的IDE中進行挑選實在太浪費時間。
但不用擔心，本文已經為你整理好了。為了幫助你做出正確的選擇，本文將介紹幾種最適合Python的IDE，專門用于處理數據科學項目。
Atom平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://atom.io/
類型：通用文本編輯器
Atom是一種免費的開源文本及源代碼編輯器，適用于Java、PHP、Python等多種編程語言。該文本編輯器支持用Node.js寫成的插件。盡管Atom適用于多種語言，但它對Python情有獨鐘，其有趣的數據科學特性非常適合Python。
Atom的最大特點之一是支持SQL查詢，但你需要安裝DataAtom插件才能獲取該特性。它支持MicrosoftSQLServer、MySQL及PostgreSQL。而且，你還可以可視化Atom的結果，無需打開其他任何窗口。
可以幫助Python數據科學家的另一個Atom插件是MarkdownPreviewPlus。它可以為編輯、可視化Markdown文件提供支持，讓你可以預覽、渲染LaTeX公式等。
優點：
活躍的社區支持
與Git的完美集成
為管理多個項目提供支持
缺點：
在較老的CPU上運行可能會出現性能問題
可能遇到遷移問題
JupyterNotebook平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://jupyter.org/
類型：基于Web的IDE
JupyterNetbook起源于2014年的Ipython，它是一種基于服務器-客戶端結構的網頁應用。JupyterNetbook允許我們通過「Notebook」創建和操作代碼文件，并且采用一種即時運行的方法，這是JupyterNotebook最重要的特性。對于Python數據科學家而言，JupyterNotebook基本上是必需品，因為它提供了最直觀、最精煉的交互式數據科學環境。
對于剛入門的數據科學家而言，Jupyter是最簡單也最完美的工具。我們在寫完一個代碼片段后就能直接運行這些局部代碼查看效果，因此它的交互效果是最好的。此外，JupyterNotebook中的單元可以選擇代碼或者文檔，也就是說選擇文檔后可以直接按照MarkDown的語法寫代碼或整個文件的注釋、心得和背景知識等。
通過使用Matplotlib和Seaborn等可視化工具，我們可以直接在代碼單元下輸出想要的可視化圖信息。當然我們也可以將整個Notebook文件導出為PDF、HTML或純Python代碼文件，這非常有利于文件在不同平臺間的傳播，因此像谷歌的Colab等平臺也都默認使用Notebook的這種形式。與Ipython一樣，JupyterNotebook是一系列項目的總稱，包括Notebook、Console和Qtconsole等。
優點：
允許使用Notebook直接創建博客或代碼演示
確保可復現的研究與解釋
在運行整體前可以運行并修正局部代碼塊
缺點：
復雜的安裝過程（你也可以直接安裝集成開發環境Anoconda～）
PyCharm平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://www.jetbrains.com/pycharm/
類型：Python專用IDE
PyCharm是Python的專用IDE，地位類似于Java的IDEEclipse。功能齊全的集成開發環境同時提供收費版和免費版，即專業版和社區版。PyCharm是安裝最快的IDE，且安裝后的配置也非常簡單，因此PyCharm基本上是數據科學家和算法工程師的首選IDE。
對于喜歡IPython或Anaconda發行版的人而言，PyCharm同樣可以便捷地集成Matplotlib和NumPy等工具，這意味著我們在處理數據科學項目時可以便捷地使用數組查看器和交互式圖表等。除此之外，IDE還擴展了對JavaScript和AngularJS等語言的支持，這使得它同樣也適合Web端的開發。
安裝完成后，我們可以快速建立一個Python項目，并選擇解釋器和新的代碼文件。可能我們會用conda等工具維護不同的環境，例如TensorFlow或PyTorch等，在建立新項目時只需要選擇這些環境下的Python主程序就相當于選擇了新環境。最后，除了提供直接debug和運行功能外，PyCharm還提供對源代碼和項目控制的支持。
優點：
活躍的社區支持
支持全面的Python開發，不論是數據科學還是非數據科學項目
新手和老兵都易于使用
快速Reindexing
運行、編輯、debugPython代碼都不需要額外的支持
缺點：
加載可能比較慢
使用現有項目前可能需要調整默認設置
Redeo平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://rodeo.yhat.com/
類型：Python專用IDE
Redeo的logo就暗示了這個IDE是專門為數據分析而開發的，如果用過RStudio，你就會發現Redeo與它有很多相似的特征。對于那些不了解RStudio的人而言，你們只需要知道它是最流行的R語言集成開發環境。與RStudio一樣，Rodeo的窗口分為四部分，即代碼文本編輯器、控制臺、變量可視化環境和圖形/庫/文件的查看窗口。有意思的是，RStudio和Redeo都與MATLAB有很多相似之處。
Redeo的最大優勢在于新手和老兵都能方便地使用。由于Redeo允許在寫代碼的同時查看變量和可視化等細節，它可以稱得上是最好的數據科學IDE之一。此外，Redeo還有內置的課程及輔助材料。
優點：
大量定制化設計
實時監控代碼到底創建了些什么
通過自動補全和語法高亮，寫代碼會更快
缺點：
有很多Bug
社區支持不是很多
內存問題
Spyder平臺：Linux/macOS/Windows
官網：https://www.github.com/spyder-ide/spyder
類型：Python專用IDE
Spyder是Python專用的一種開源IDE，其獨特之處在于專為數據科學工作流程進行了優化。它與Anconda軟件包管理器捆綁在一起，后者是Python編程語言的標準發行版。Spyder擁有所有必需的IDE特性，包括代碼完整性及集成文件瀏覽器。
Spyder專為數據科學項目創建，具備平滑的學習曲線，即學即會。在線幫助選項允許用戶在并行開發項目的同時尋找關于庫的專門信息。而且，這個Python專用IDE與RStudio類似。因此，在從R切換到Python時這是一個恰當的選擇。
適用于Python庫的Spyder集成支持（如Matplotlib和SciPy）進一步證明，Spyder是為數據科學家量身打造的。除了可感知的IPython/Jupyter集成之外，Spyder還有一個獨特的「variableexplorer」特性，允許使用基于表格的布局展示數據。
優點：
代碼完備性和變量探索
易用性
數據科學項目的理想工具
界面整潔
活躍的社區支持
缺點：
不適用于非數據科學項目
對于高階Python開發者而言太基礎了
如何為Python選擇理想的IDE？這完全取決于你的需求。以下是幾點建議：
如果你剛開始使用Python，找一個定制化較少、附加功能也較少的IDE。干擾越少，上手越容易。
將這些IDE功能與你的期望進行對比。
多嘗試幾種IDE就會知道哪一種最適合你的需求。
python編寫器哪個好用
本人從事IT行業，對Python非常的熟悉，編寫器也用過很多，下面介紹三個
PyCharm
這個是很強大的編寫器，尤其是對初學者，提示功能齊全，對于初學者，記不全的屬性方法都可以很快提示出來，很高效而且節省時間！并且不需要下載其他多余的插件。還可以自己調整字體大小背景顏色！寫代碼也可以變得有樂趣
sublime
這個也很不錯，體積小！功能也齊全，但是需要下載相應的插件，不然提示效果不好。給寫代碼帶來困難！它不僅用于Python還可以用做前端開發的編寫器，運用廣泛
jupyter
這個很不錯，它最好的設計就是可以代碼和筆記同時進行，而且不沖突。復習起來一目了然，編寫的代碼還可以選擇所運行的部分，這個是上面兩種軟件所不具備的。頁面簡單，清爽。缺點就是提示功能不強大，很多部分需要開發者自己寫出來
python用什么編輯器比較好
python可以用SublimeText3，因為SublimeText3簡單而優美。
