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django富文本編輯器?bootstrap富文本編輯器

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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。

如何才能學好python編程,零基礎

我們都知道:

Python是目前公認最簡單的編程語言,也知道Python是一門非常強大的語言,我們還知道Python是一門未來的編程語言,適用于大數據、人工智能等領域。

0基礎學編程

首先,來聊一個話題,0基礎學習編程難不難?

答案就是:不難,一點都不難!

學習編程,從來不是一件難的事情,關鍵看你學習哪一門編程!

比如你從Python開始學習,那么就不難,因為Pyhthon語法簡單,使用過程,類似給你一堆樂高積木,然后你自己搭建自己想要的房子,或者橋梁,或者汽車。

想想,是不是就覺得很簡單啊!

Python入門

Python是一門強大的語言,雖然大家都覺得入門簡單,但是這門語言就是這么牛逼,入門簡單還牛逼。

這也是w3cschool為什么大力推崇這門編程語言的原因。

而且近幾年Python這門語言越來越火爆,很多高薪公司都招這個崗位,工資也水漲船高。

愿意是Python非常適合處理人工智能、大數據、機器人等未來的科學領域。

那么要如何入門?

先科普一個簡單的概念:目前互聯網上的免費課程,足夠讓你成為一個合格的程序員!

請各位小伙伴務必記住這點!

教程

先自吹自擂一下自己!請去學習w3cschool上面的Python教程!這是非常基礎的教程,全部免費觀看。

在你看完后,打算與實踐結合,那么可以考慮實施w3cschool上面的Python的編程微課和編程實戰,邊玩邊學習。

接著就是視頻!

可以去慕課網觀看視頻,并且同時去菜鳥教程上面觀看實例,這兩步都不能少!

特別是菜鳥教程上面的實例,非常重要,因為學編程無非兩招:多寫代碼、多看別人的代碼。

以上,w3cschool敬上!來,點個贊吧~

OK,本文到此結束,希望對大家有所幫助。

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