📅  最后修改于: 2020-10-28 01:15:22             🧑  作者: Mango
IDE代表“集成开发环境”,它被定义为一种编码工具,可帮助自动执行SDLC中的编辑,编译,测试等过程,它使开发人员可以轻松地运行,编写和调试代码。
它是专门为软件开发而设计的,它由多个用于开发和测试软件的工具组成。
有一些Python IDE,如下所示:
PyCharm由Jet Brains开发,它是专门为Python设计的跨平台集成开发环境(IDE)。它是使用最广泛的IDE,并且有付费版本和免费开源版本。通过执行例行任务可以节省大量时间。
它是一个完整的Python IDE,具有许多功能,例如自动代码完成,快速项目导航,快速错误检查和纠正,远程开发支持,数据库可访问性等。
Spyder是一种开放源代码,在IDE市场上具有很高的知名度,最适合数据科学。 Spyder的全名是Scientific Python Development Environment。它支持所有重要的平台Linux,Windows和MacOSX。
它提供了一组功能,例如本地化代码编辑器,文档查看器,变量资源管理器,集成控制台等,并且不支持。科学模块,例如NumPy,SciPy等
PyDev被定义为常用的Python IDE之一,它是Eclipse的外部插件。这是来自Java背景并且作为Python解释器在市场上非常流行的Python开发人员的自然选择。
Aleksandar Totic以对Mosaic浏览器的贡献而闻名,并于2003-2004年间从事Pydev项目。
Pydev的功能包括Django集成,自动代码完成,智能缩进和块缩进等。
Atom由GitHub开发,而GitHub最初是一个开源,跨平台的。它基于一个框架,即Electron,该框架使用Chromium和Node.js启用跨平台桌面应用程序,通常被称为“ 21世纪的可折叠文本编辑器”。
它被定义为跨平台的IDE,其中包含必要的功能并提供了不错的开发支持。它的个人版本是免费的。专业版随附30天的试用版,供开发人员试用。
它具有多种功能,包括自动完成,语法突出显示,缩进和调试。
Jupyter是在数据科学行业中使用最广泛的IPython笔记本编辑器之一。它是一个基于服务器-客户端结构的Web应用程序,允许您创建和处理笔记本文档。它充分利用了Python是一种解释语言这一事实。
Thonny是另一个最适合于学习和教学编程的IDE。它是塔尔图大学开发的软件,支持代码完成和突出显示语法错误。
Rodeo被定义为Python的最佳IDE之一,它最广泛地用于数据科学项目,例如从不同资源中获取数据和信息。
它支持跨平台功能,并提供代码自动完成功能。
Microsoft Visual Studio是一个开源代码编辑器,最适合于开发和调试最新的Web和云项目。它有自己的扩展市场。
Eric Python是使用Python本身开发的编辑器,可用于专业和非专业工作。