要熟练使用 Python 解决各种问题，开发工具必不可少，其中就包括 IDE 或者代码编辑器，或者集成的开发编辑器（IDE），一个好的开发工具可以让你事半功倍，接下来主要介绍 python 的一些常用的开发工具。

1 IDLE：Python 自带的 IDE 工具

强推 10 款 Python 常用的开发工具（常用的python开发工具有哪些）

IDLE（Integrated Development and Learning Environment），集成开发和学习环境，是 Python 的集成开发环境，纯 Python 下使用 Tkinter 编写的 IDE。

支持平台：Windows, macOS, Linux
适合人群：初学者
支持语言：Python

IDLE 提供了一些针对初学者非常友好的功能，例如：

语法高亮
多窗口文本编辑器
程序动画或步进(指一次执行一行代码)
段落缩进
TABLE 键控制
断点可用于简化调试
调用堆栈清晰可见

2 IPython：交互式计算系统

强推 10 款 Python 常用的开发工具（常用的python开发工具有哪些）

IPython 主要包含三个组件：增加的交互式 “Python shell”，解耦的双过程通信模型，交互式并行计算的架构。可以实现并行化计算，同时支持变量自动补全。使用In [x]和Out [x]表示输入输出

IPython 提供以下交互性功能：

代码着色
变量自动补全，自动缩进
支持 bash shell 命令
强大的交互式 shell
Jupyter 内核
交互式的数据可视化工具
灵活、可嵌入的解释器
易于使用，高性能的并行计算工具
使用%run命令运行脚本
使用%timeit命令快速测量时间
使用%pdb命令快速 debug

IPython 支持 Python2.7 版本或者 3.3 以上的版本，通过以下命令安装 IPython：　

pip install ipython

复制代码

3 PyCharm：JetBrains 打造的 python IDE

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PyCharm 是一个跨平台的全功能 Python 开发工具，是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE (Integrated Development Environment，集成开发环境)。它有两个版本，一个是免费的社区版本，另一个是面向企业开发者的更先进的专业版本。

Pycharm 是程序员常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式。它还能与 IPython notebook 进行集成，并支持 Anaconda 及其他的科学计算包，比如 Matplotlib 和 Numpy。同时它支持很多的第三方 web 开发框架，比如 Django、 Pyramid、web2py、Google App Engine 和 Flask

PyCharm 具有一些可以帮助开发者提高效率的工具，比如智能代码补全、调试、语法高亮、项目管理与导航、代码跳转、智能提示、图形化的调试器和运行器、自动完成、单元测试、版本控制、遵循 PEP8 规范的代码质量检查、智能重构等。

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支持平台：Windows、Mac 或 Linux 版本
下载：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains
PyCharm社区版本下载

主要功能包括：

代码分析与辅助功能，拥有补全代码、高亮语法和错误提示，支持代码折叠和分割窗口；
项目和代码导航：专门的项目视图，文件结构视图和和文件、类、方法和用例的快速跳转；
重构：包括重新命名，提取方法/超类，导入域/变量/常量、pull，push 等；
支持 Web 框架： Django、Pyramid、web2py、google app engine 和 Flask；
集成 Python 调试器；
集成单元测试，按行覆盖代码；
Google App Engine 下的 Python 开发；
集成版本控制系统：为 Mercurial,Git， Subversion, Perforce 和 CVS 提供统一的用户界面，拥有修改以及合并功能；
PyCharm 配备了 1000 多个插件，程序员也可以编写自己的插件来扩展其功能

4 Spyder：开源的 python 集成开发环境

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Spyder Python 是一个开源的 python 集成开发环境，非常适合用来进行科学计算方面的 python 开发，是用 python 开发的轻量级软件，遵循 MIT 协议，可免费使用。

支持平台：Windows, macOS, Linux
适合人群：数据科学开发者
下载：Home — Spyder IDE

Spyder 有一个 Editor（编辑器）用于编写代码，Console（控制台）可以评估代码并且在任何时候都可以看到运行结果，Variable Explorer（变量管理器）可以查看代码中定义的变量。

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Spyder python 的基本功能包括：

多语言编辑器：具有函数/类浏览器的多语言编辑器，代码分析功能(目前支持 pyflakes 和 pylint)，代码完成，水平和垂直分割以及 goto 定义；
交互式控制台：Python 或 IPython 控制台具有工作空间和调试支持，还带有 Matplotlib 数字集成；
文件查看：显示在编辑器或控制台中进行的任何类或函数调用的文档；
variable explorer（变量探索器）：浏览在执行文件期间创建的变量
文件查找：支持正则表达式；
文件管理；
可以作为 PyQT 的扩展库，可以嵌入到 PyQt 的应用中。

5 Jupyter：开源 IDE，IPython 的衍生品

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Jupyter 是一款开源 IDE，IPython 的衍生品，它的名字来自 Julia、python、R 三种语言的组合，主要是用来做数据科学。

Jupyter 家族有 Jupyter Notebook、Jupyter Lab、Jupyter Hub 三大产品，前两者都是基于 Web 的交互式计算环境，Hub 是服务器端的应用。

支持浏览器：Chrome, Firefox, Safari 等
适合人群：所有人
下载：Project Jupyter | Home

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Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等。

Windows 打开 Jupyter Notebook 的方法：

Win R打开运行窗口，输入 Jupyter Notebook，回车，就会默认在本地 8888 端口启动一个 web 服务，并自动打开浏览器，打开http://localhost:8888/tree页面，在这个页面可以看到当前目录下的所有文件夹以及ipynb文件。

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6 Anaconda：python 数据科学平台（包管理）

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Anaconda 是一款 python 数据科学平台，安装它后就默认安装了 python、IPython、集成开发环境 Spyder 和众多的包和模块。Anaconda 包含了 conda、Python 在内的超过 180 个科学包及其依赖项，比如：numpy、pandas、TensorFlow、scipy 等。

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下载：Anaconda | Anaconda Distribution
github 上 anaconda 开发平台：Anaconda-Platform · GitHub

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7 PTVS：github 上的开源项目

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PTVS (Python Tools for Visual Studio)在 IronPython Tools for Visual Studio 的代码基础上进行了增强并添加了对 Cython、集群的支持，以及诸如 Numpy 和 Scipy 这样的新模块。

PTVS 的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython 和 PyPy；高级编辑功能如 IntelliSense；多重构；内置 REPL（read-eval-print loop）窗口；调试和分析功能等。

类型：代码编辑器 &轻量级 IDE
支持平台：Windows, macOS, Linux
适合人群：初、中阶开发人群
支持语言：Python、Java 等绝大部分语言
下载：Download Visual Studio Code – Mac, Linux, Windows
https://microsoft.github.io/PTVS/

Visual Studio Code（简称 VS Code）是微软开发的免费代码编辑器，内置对 JavaScript, TypeScript 和 Node.js 的支持，还可以通过丰富的拓展支持 C , C#, Java, Python, PHP, Go 等语言的开发。通过安装 Python 插件，VS Code 可以变身为一款轻量级的 Python IDE，具有丰富的功能，包括代码高亮、自动补全、debug、调试、单元测试、notebook 集成、网站开发等。

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8 eclipse Pydev：跨平台的自由集成开发环境

强推 10 款 Python 常用的开发工具（常用的python开发工具有哪些）

Eclipse 是非常流行的 IDE，Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的 Web 应用。Pydev 是一个运行在 eclipse 上的开源插件，PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE，支持 Python，Jython 和 IronPython 的开发。