提升Python 编程体验的5个工具

2018-09-16 0 条评论 112 次阅读 23 人点赞

我们写Python其实无非看重他简单易学代码简洁,又有丰富的类库框架和工具。俗话说“工欲善其事必先利其器”,Python生态里就有很多这样的利器,让我们事半功倍,大大提升我们的开发效率和体验。今天给大家带来五个很棒的Python工具

1. IPython

IPython是一种基于Python的交互式解释器。相较于原生的Python Shell,IPython提供了更为强大的编辑和交互功能。IPython拥有一套复杂的并行和分配计算结构。IPython使得各种并行应用能够交互式的被开发、执行、调试和监控。因此IPython中的“I”代表“交互”。它支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数,同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。用了这个你就再也不想用原生的Python Shell了。

地址: https://ipython.org/

2. Python Tutor

Online Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具,教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码,并一步一步可视化地执行程序。通过这个工具,教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码,并逐步可视化地运行程序。它不仅支持 Python,还支持 Java、JavaScript、Ruby、C语言。

地址:http://www.pythontutor.com/

3. Skulpt

Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境,它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。对于想随时随地学习Python的同学很实用。

地址:http://www.skulpt.org/

4. Jupyter(Jupyter Notebook)

Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序,允许您创建和共享包含实时代码,方程式,可视化和叙述文本的文档。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,数据可视化,机器学习等等。它就像一个草稿本,能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中,以 Web 页面的展示。它是数据分析,机器学习的必备工具。

地址:http://jupyter.org/

5. Anaconda

Anaconda 是一种Python语言的免费增值开源发行版,用于进行大规模数据处理、预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署。Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境,同时附带了一大批常用数据科学包,也是数据分析的标配。它很好的解决了各种包管理和 Python 版本问题,特别是 Windows 平台很多包无法正常安装的问题。

地址:https://www.anaconda.com/

这些工具都能大幅提升Python 编程的效率与体验,具体使用相信作为开发者的你一定没有问题。

 

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Kiwi

Valar Morghulis

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