Quel IDE Python vous convient le mieux ?
Sélection de l'IDE Python idéal
Dans le domaine du codage Python, la sélection de l'IDE (environnement de développement intégré) le plus approprié est cruciale. Cette décision dépend fortement des préférences individuelles et des exigences spécifiques. Pour guider votre sélection, examinons la vaste gamme d'options disponibles.
Atom
Atom se distingue comme un IDE hautement personnalisable et extensible, doté d'une correspondance de supports, d'un code l'achèvement et l'intégration du contrôle de source. Cependant, ses capacités d'édition UML sont limitées.
Editra
Editra est un IDE intuitif et léger, offrant la complétion automatique du code, le pliage du code et la prise en charge multilingue. Il manque du balisage d'erreur et de l'intégration des tests unitaires.
Emacs
Emacs est un IDE puissant et personnalisable avec une polyvalence inégalée. Il offre des fonctionnalités avancées telles que la complétion automatique du code, le balisage des erreurs et une intégration étendue du contrôle de source, mais manque d'outils de conception d'interface graphique.
Eric Ide
Eric Ide est un Python -IDE spécifique qui fournit un ensemble complet d'outils, notamment le débogage, la refactorisation et la prise en charge de la conception d'interfaces graphiques. Cependant, il manque de compatibilité multiplateforme et d'intégration des tests unitaires.
Geany
Geany est un IDE léger qui offre la complétion de code, la correspondance des supports et une prise en charge multilingue. . Ses capacités de débogage et de refactoring sont limitées.
Gedit
Gedit est un IDE de base avec des fonctionnalités limitées spécifiques à Python, mais il fournit une complétion automatique de code décente, une correspondance entre crochets, et le pliage de code.
Idle
Idle est un IDE de base inclus avec la distribution Python, offrant un environnement d'édition de code simple avec un balisage d'erreur limité et une complétion automatique du code.
IntelliJ
IntelliJ est un IDE commercial avec une prise en charge du développement Python, y compris la complétion automatique du code, le débogage, la refactorisation et les modèles de code. Il offre une interface conviviale et une documentation complète.
JEdit
JEdit est un IDE multiplateforme doté de fonctionnalités d'édition Python de base, notamment la complétion automatique du code et la numérotation des lignes. , mais manque de balisage d'erreur et de débogage tools.
KDevelop
KDevelop est un IDE riche en fonctionnalités conçu spécifiquement pour le développement C, mais il offre également une prise en charge limitée de Python, y compris le débogage et la complétion automatique du code.
Komodo
Komodo est un IDE commercial conçu pour Python et autres langages dynamiques, offrant une suite robuste de fonctionnalités, notamment la complétion automatique du code, la refactorisation et des outils de débogage étendus.
NetBeans
NetBeans est un IDE multiplateforme prenant en charge un large éventail de langages de programmation, notamment Python. Il offre un ensemble complet d'outils, tels que la complétion automatique du code, le débogage, la refactorisation et l'intégration des tests unitaires.
Notepad
Notepad est un éditeur de texte léger avec des fonctionnalités limitées. Capacités d'édition Python. Il fournit la complétion automatique de code de base et la correspondance des crochets, mais manque d'outils de balisage d'erreur et de débogage.
Pfaide
Pfaide est un IDE puissant et extensible conçu spécifiquement pour le développement Python, offrant la complétion automatique du code, le débogage, la refactorisation et un utilisateur personnalisable interface.
PIDA
PIDA est un IDE léger basé sur VIM qui offre des fonctionnalités d'édition Python de base, notamment la complétion automatique de code, la correspondance entre crochets et le pliage de code.
PTVS
PTVS est un IDE commercial basé sur Visual Studio, fournissant un ensemble complet d'outils pour le développement Python, y compris la complétion automatique de code, le débogage, la refactorisation et la prise en charge de la conception d'interfaces graphiques basées sur WPF.
PyCharm
PyCharm est un IDE commercial spécialement conçu pour Développement Python, offrant un riche ensemble de fonctionnalités telles que la complétion automatique du code, le balisage des erreurs, le débogage, la refactorisation et la prise en charge de JavaScript.
PyDev (Eclipse)
PyDev est un plug-in qui intègre les capacités de développement Python dans l'IDE Eclipse, fournissant la complétion automatique du code, le balisage des erreurs, le débogage, et refactorisation tools.
PyScripter
PyScripter est un IDE léger avec une interface minimaliste, offrant la complétion automatique du code, le balisage des erreurs et le pliage du code. Ses capacités de débogage et de refactorisation sont limitées.
PythonWin
PythonWin est un IDE de base qui offre la complétion automatique du code, le balisage des erreurs et le débogage. Sa refactorisation et sa prise en charge multilingue sont limitées.
SciTE
SciTE est un éditeur de texte multiplateforme doté de fonctionnalités d'édition Python de base, notamment la complétion automatique du code et la correspondance des crochets. , et le pliage de code. Il manque d'outils de débogage et de refactoring.
ScriptDev
ScriptDev est un IDE commercial spécialement conçu pour Python et d'autres langages de script, offrant la complétion automatique du code, le balisage des erreurs, le débogage, refactoring et conception d'interface graphique support.
Spyder
Spyder est un IDE multiplateforme qui offre une suite d'outils informatiques scientifiques en plus des capacités d'édition Python de base, telles que la complétion automatique de code, balisage d'erreur et débogage.
Sublime Text
Sublime Text est un éditeur de texte commercial et extensible qui offre un large éventail de fonctionnalités pour le développement Python, notamment la complétion automatique du code, le balisage des erreurs, le débogage et la compatibilité multiplateforme.
TextMate
TextMate est un éditeur de texte uniquement pour Mac avec des fonctionnalités limitées
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
Cet article a sélectionné plusieurs sites Web de projet "finis" Python et des portails de ressources d'apprentissage "Blockbuster" de haut niveau pour vous. Que vous recherchiez l'inspiration de développement, l'observation et l'apprentissage du code source au niveau de la maîtrise ou que vous amélioriez systématiquement vos capacités pratiques, ces plateformes ne sont pas manquées et peuvent vous aider à devenir un maître Python rapidement.
Python pour l'apprentissage automatique quantique
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
Pour commencer avec Quantum Machine Learning (QML), l'outil préféré est Python et des bibliothèques telles que Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum ou Pytorchquantum doivent être installées; Familiarisez-vous ensuite avec le processus en exécutant des exemples, tels que l'utilisation de Pennylane pour construire un réseau neuronal quantique; Ensuite, implémentez le modèle en fonction des étapes de la préparation des ensembles de données, du codage des données, de la construction de circuits quantiques paramétriques, de la formation Classic Optimizer, etc.; Dans le combat réel, vous devez éviter de poursuivre des modèles complexes depuis le début, en faisant attention aux limitations matérielles, en adoptant des structures de modèles hybrides et en se référant continuellement aux derniers documents et documents officiels à suivre le développement.
Exemple de commande de Shell Run Shell
Jul 26, 2025 am 07:50 AM
Utilisez Sub-Process.run () pour exécuter en toute sécurité les commandes de shell et la sortie de capture. Il est recommandé de transmettre des paramètres dans les listes pour éviter les risques d'injection; 2. Lorsque les caractéristiques du shell sont nécessaires, vous pouvez définir Shell = True, mais méfiez-vous de l'injection de commande; 3. Utilisez un sous-processus.popen pour réaliser le traitement de sortie en temps réel; 4. SET CHECK = TRUE pour lancer des exceptions lorsque la commande échoue; 5. Vous pouvez appeler directement des chaînes pour obtenir la sortie dans un scénario simple; Vous devez donner la priorité à Sub-Process.run () dans la vie quotidienne pour éviter d'utiliser OS.System () ou les modules obsolètes. Les méthodes ci-dessus remplacent l'utilisation du noyau de l'exécution des commandes shell dans Python.
Python Seaborn JointPlot Exemple
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les côtés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"
Comment rejoindre une liste de chaînes dans Python
Jul 18, 2025 am 02:15 AM
Dans Python, les points suivants doivent être notés lors de la fusion des chaînes à l'aide de la méthode join (): 1. Utilisez la méthode str.join (), la chaîne précédente est utilisée comme liaison lors de l'appel, et l'objet itérable dans les supports contient la chaîne à connecter; 2. Assurez-vous que les éléments de la liste sont tous des chaînes, et s'ils contiennent des types de cordes, ils doivent être convertis en premier; 3. Lors du traitement des listes imbriquées, vous devez aplatir la structure avant de vous connecter.
Tutoriel de grattement Web Python
Jul 21, 2025 am 02:39 AM
Pour maîtriser Python Web Crawlers, vous devez saisir trois étapes de base: 1. Utilisez les demandes pour lancer une demande, obtenir du contenu de la page Web via la méthode GET, faire attention à la définition d'en-têtes, gérer les exceptions et se conformer à robots.txt; 2. Utilisez BeautifulSoup ou XPath pour extraire les données. Le premier convient à l'analyse simple, tandis que le second est plus flexible et adapté aux structures complexes; 3. Utilisez du sélénium pour simuler les opérations du navigateur pour le contenu de chargement dynamique. Bien que la vitesse soit lente, elle peut faire face à des pages complexes. Vous pouvez également essayer de trouver une interface API de site Web pour améliorer l'efficacité.
Python List to String Conversion Exemple
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
Les listes de chaînes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en chaînes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en chaînes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)
Python Httpx Async Client Exemple
Jul 29, 2025 am 01:08 AM
Utilisez httpx.asyncclient pour initier efficacement les demandes HTTP asynchrones. 1. 2. Combiner asyncio.gather à se combiner avec Asyncio.gather peut considérablement améliorer les performances, et le temps total est égal à la demande la plus lente; 3. Prise en charge des en-têtes personnalisés, des paramètres d'authentification, de base_url et de délai d'expiration; 4. Peut envoyer des demandes de poste et transporter des données JSON; 5. Faites attention pour éviter de mélanger le code asynchrone synchrone. Le support proxy doit prêter attention à la compatibilité back-end, ce qui convient aux robots ou à l'agrégation API et à d'autres scénarios.
