7 outils Python IDE que vous devez connaître
7 outils IDE Python que vous devez connaître
D'une simple plateforme pour débutant à un atelier de développement expert , chaque Pythonista a un IDE.
Les IDE construits pour Python sont désormais vraiment embarrassants. IDLE, Komodo, LiClipse, PyCharm, Spyder et Python Tools sont six produits qui ont atteint le dernier cycle d'examen des applications en raison de leur bonne applicabilité, mais il existe de nombreux autres IDE remarquables, dont certains ont fait l'objet d'efforts complexes pour Un système de développement complet par des experts, ainsi que des projets pour les débutants.
Voici sept de nos IDE Python triés sur le volet, classés du plus petit au plus grand, qui devraient également être sur votre radar.
1. Eric6
Comme le propre IDE IDLE de Python, Eric6 est un IDE Python écrit en Python, bien qu'il utilise le framework d'interface utilisateur Qt5 pour fournir une interface plus complexe que IDLE Beaucoup d'interface utilisateur. Mais cela nécessite certains composants pour démarrer, car Eric6 ne s’applique pas comme les programmes de plateforme natifs traditionnels. Il s'agit essentiellement d'un gros package Python avec quelques dépendances lourdes, telles que les liaisons Python de Qt5. Le résultat : démarrer avec Eric6 nécessite une compréhension de la gestion des packages Python, il est donc peu probable qu'il plaise aux utilisateurs novices. À cet égard, le script d'installation fournit des commentaires afin que vous sachiez quels packages doivent être extraits et installés pour terminer le processus d'installation (par exemple PyQt5, QScintilla).
Processus d'installation mis à part, Eric6 a la particularité notable d'être bien équipé. Il inclut les utilitaires habituels d'un IDE moderne comme la navigation dans les classes, le contrôle de version, etc., mais il intègre également le support des fonctionnalités spécifiques à Python telles que unittest, PyLint et le système de distribution d'applications cx_freeze. Les nouveaux projets créés dans Eric6 peuvent également créer des applications GUI et console PyQT4/5 puisque les bibliothèques sous-jacentes sont déjà installées, mais des outils de développement supplémentaires tels que le concepteur de formulaires de Qt ne sont pas inclus par défaut.
2. Wing IDE
En tant qu '«environnement de développement intelligent pour les programmeurs Python», Wing IDE met l'accent sur l'intégration fonctionnelle spécialement conçue pour les utilisateurs de Python. Il ne s’agit pas seulement de refactoriser les capacités à travers les bases de code ou d’utiliser plusieurs interpréteurs Python. Il comprend également une intégration détaillée avec de nombreux frameworks Python populaires (Django, Zope, Plone), packages (PyQT, wxPython, PyGTK) et applications tierces (Maya, Blender). Les utilisateurs de Raspberry Pi peuvent également utiliser Wing IDE pour le développement.
Wing est un produit commercial, mais il existe en deux versions gratuites et présente de nombreux avantages pour les développeurs indépendants et les débutants. La version Wing IDE 101 ne possède pas la plupart des fonctionnalités avancées de la suite, y compris beaucoup que les développeurs pourraient utiliser pour les tâches quotidiennes (signets, navigation dans les modules, refactoring), mais c'est un bon outil d'intégration pour les débutants en Python à éviter. se soucier de la fonctionnalité. Le retard IDLE est enchevêtré. La version personnelle, également gratuite, restaure de nombreuses fonctionnalités de niveau professionnel, mais pas toutes. Pour la version Pro, il existe un essai de 30 jours, ou les licences perpétuelles et annuelles commencent à 69 $ par utilisateur.
3. Pyzo
Parfois, on a juste besoin de tellement. Pyzo est un petit IDE, principalement destiné aux utilisateurs de calcul scientifique, avec un petit ensemble d'outils : éditeur, shell interactif, navigateur de fichiers, navigateur de structure source et quelques autres fonctionnalités. Il est principalement destiné à une interaction rapide avec les bibliothèques dans lesquelles vous pouvez saisir des commandes ou exécuter des fichiers individuels dans REPL de Python, plutôt qu'au développement d'applications formelles. En ce sens, il est moins adapté à ceux qui souhaitent créer des applications et plus adapté à ceux qui souhaitent utiliser Python comme environnement de travail.
Pour faciliter le décompression et le développement, Pyzo fournit des exécutables natifs de la plateforme - pas besoin de les assembler au moment de l'exécution. Il fonctionnera avec le runtime CPython existant, mais ses créateurs recommandent une version simplifiée de miniconda publiée par Anaconda de Continuum Analytics, qui facilite l'obtention de packages et de modules complémentaires sans trop de tracas.
4. Thonny
Les débutants ont tendance à préférer IDLE lorsqu'ils veulent apprendre Python pour de vrai, mais Thonny est un programme spécialement conçu pour les débutants pour utiliser ce langage A. un petit IDE est un choix plus simple. Disponible sur Windows, Mac ou Linux, il évite également aux utilisateurs de télécharger ou de configurer un interpréteur Python. Les dernières versions de Python (actuellement 3.5) sont fournies avec Thonny et l'EDI est fourni par défaut. Cela dit, vous pouvez toujours échanger avec n’importe quel autre environnement d’exécution Python.
Par défaut, Thonny s'installe dans le répertoire de profil de l'utilisateur, il ne nécessite donc pas d'autorisations élevées pour être configuré ou utilisé - pratique pour quelqu'un qui utilise l'ordinateur de quelqu'un d'autre ou pour une personne qui ne dispose pas de droits d'administrateur. La barre de commandes du menu vous permet d'ouvrir une conversation en ligne de commande avec l'interpréteur de Thonny et, comme sélection par défaut, peut faire apparaître le gestionnaire de paquets lorsque vous tapez "python" ou "pip". (C'est une bonne idée.) Mais Thonny a quelques aspérités. Lorsque j'utilise le débogueur intégré sur un programme assez volumineux, l'IDE lui-même génère une erreur. Par conséquent, Thonny est mieux adapté comme outil pédagogique en libre-service plutôt que comme environnement de développement logiciel complet.
5. NINJA-IDE
En tant que projet indépendant, NINJA-IDE peut être utilisé comme des outils de développement de niveau professionnel, tels que l'IDE Komodo d'ActiveState ou PyCharm, et non uniquement dans l'expérience développeur, et son ensemble de fonctionnalités est construit par et pour les utilisateurs de Python. Par exemple, la boîte de dialogue Préférences de NINJA-IDE comporte un onglet pour sélectionner l'interpréteur Python à utiliser lors de l'exécution de votre programme, ainsi que des cases à cocher pour tout activer ou définir. les différentes options de ligne de commande utilisées par l'interpréteur, ce qui est très pratique si, comme moi, vous oubliez ce qu'elles sont ou ne vous souvenez pas de les définir pour un script spécifique. Un autre onglet, affiché par défaut sous Migration 2to3, permet d'analyser les scripts. écrit pour Python 2.x et formule des recommandations. Et le Lean Code Editor tire sa puissance de sa vaste galaxie d'extensions prenant en charge différents langages. Il existe de nombreuses extensions Visual Studio Code pour les développeurs Python, mais les plus populaires, les plus simples et les plus. L'important est l'extension de Don Jayamanne qui accompagne chacun d'entre eux. Restez synchronisé avec une version à jour de Python qui intègre la prise en charge de toutes les bonnes choses que vous souhaitez : extraits de code, analyse statique du code, auto-complétion, intégration avec des outils scientifiques comme Jupyter. , refactoring, tests unitaires, débogage et plus encore
7. Atom
L'éditeur Atom de GitHub est construit à partir de certaines des mêmes parties que Visual Studio Code, mais. sa plus grande similitude est la philosophie de conception : restez simple et ajoutez des fonctionnalités spécifiques au langage ou au développeur via des packages externes. Pour les utilisateurs de Python, il n'existe pas de module complémentaire unique et global qui puisse correspondre au travail de Visual Studio Code de Don Jayamanne. besoin dans la plupart des cas. Voici les packages : langage-python pour la coloration syntaxique de base et la prise en charge des fragments, outils python pour des fonctionnalités simples telles que la refactorisation rapide, autocomplete-python et linter-flake8/linter-pep8/linter-pycodestyle Analyse statique du code ( cela dépend du package Python que vous utilisez)
Merci d'avoir lu, j'espère que vous en bénéficierez beaucoup Cet article est reproduit à partir de : https://blog.csdn.net/lmseo5hy . /article/details/80053496
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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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Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafraîchie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
Comment analyser les grands fichiers JSON à Python?
Jul 13, 2025 am 01:46 AM
Comment gérer efficacement les grands fichiers JSON dans Python? 1. Utilisez la bibliothèque IJSON pour diffuser et éviter le débordement de mémoire via l'analyse par éléments par éléments; 2. S'il est au format JSONLINes, vous pouvez le lire ligne par ligne et le traiter avec json.loads (); 3. Ou divisez le grand fichier en petits morceaux, puis le traitez séparément. Ces méthodes résolvent efficacement le problème de limitation de la mémoire et conviennent à différents scénarios.
Python pour la boucle sur un tuple
Jul 13, 2025 am 02:55 AM
Dans Python, la méthode de traverser les tuples avec des boucles pour les boucles comprend directement itérer les éléments, obtenir des indices et des éléments en même temps, et le traitement des tuples imbriqués. 1. Utilisez la boucle pour accéder directement à chaque élément de séquence sans gérer l'index; 2. Utilisez EnuMerate () pour obtenir l'index et la valeur en même temps. L'indice par défaut est 0 et le paramètre de démarrage peut également être spécifié; 3. Les tuples imbriqués peuvent être déballés dans la boucle, mais il est nécessaire de s'assurer que la structure des sous-tables est cohérente, sinon une erreur de déballage sera augmentée; De plus, le tuple est immuable et le contenu ne peut pas être modifié dans la boucle. Les valeurs indésirables peuvent être ignorées par \ _. Il est recommandé de vérifier si le tuple est vide avant de traverser pour éviter les erreurs.
Comment passer des appels API asynchrones dans Python
Jul 13, 2025 am 02:01 AM
Python implémente les appels API asynchrones avec Async / Await avec AIOHTTP. Utilisez Async pour définir les fonctions Coroutine et les exécuter via le pilote asyncio.run, par exemple: asyncdeffetch_data (): AwaitAsyncio.Sleep (1); lancer des demandes HTTP asynchrones via AIOHTTP, et utilisez AsyncWith pour créer des clients de clients et attendre le résultat de la réponse; utiliser asyncio.gather pour emballer la liste des tâches; Les précautions comprennent: éviter les opérations de blocage, ne pas mélanger le code de synchronisation et le jupyter doit gérer les boucles d'événements spécialement. Master Eventl
Qu'est-ce que si d'autre dans Python
Jul 13, 2025 am 02:48 AM
Ifelse est l'infrastructure utilisée dans Python pour un jugement conditionnel, et différents blocs de code sont exécutés par l'authenticité de la condition. Il prend en charge l'utilisation d'ELIF pour ajouter des branches lors du jugement multi-conditions, et l'indentation est la clé de syntaxe; Si num = 15, le programme produit "ce nombre est supérieur à 10"; Si la logique d'attribution est requise, les opérateurs ternaires tels que status = "adulte" ifage> = 18Else "mineur" peuvent être utilisés. 1. Ifelse sélectionne le chemin d'exécution en fonction des conditions vraies ou fausses; 2. ELIF peut ajouter plusieurs branches de condition; 3. L'indentation détermine la propriété du code, les erreurs conduiront à des exceptions; 4. L'opérateur ternaire convient aux scénarios d'attribution simples.
Qu'est-ce qu'une fonction pure dans Python
Jul 14, 2025 am 12:18 AM
Les fonctions pures dans Python se réfèrent à des fonctions qui renvoient toujours la même sortie sans effets secondaires compte tenu de la même entrée. Ses caractéristiques incluent: 1. Le déterminisme, c'est-à-dire que la même entrée produit toujours la même sortie; 2. Pas d'effets secondaires, c'est-à-dire pas de variables externes, pas de données d'entrée et aucune interaction avec le monde extérieur. Par exemple, Defadd (A, B): Returna B est une fonction pure car peu importe le nombre de fois qu'Add (2,3) est appelé, il renvoie toujours 5 sans changer d'autres contenus dans le programme. En revanche, les fonctions qui modifient les variables globales ou modifient les paramètres d'entrée sont des fonctions non-pure. Les avantages des fonctions purs sont: plus faciles à tester, plus adaptés à l'exécution simultanée, les résultats du cache pour améliorer les performances et peuvent être bien adaptés à des outils de programmation fonctionnelle tels que MAP () et Filter ().
Une classe Python peut-elle avoir plusieurs constructeurs?
Jul 15, 2025 am 02:54 AM
Oui, apythonclasscanhavemultipleconstructorshroughalterativetechniques.1.UseaultArgumentsInthe__Init__MethodtoallowflexibleInitializationwithVaryingNumbersofParameters.2.DefineclassMethodsAnterveConstructorForCeleArandScalableableBjectCraturé
Comment empêcher une méthode d'être remplacée dans Python?
Jul 13, 2025 am 02:56 AM
Dans Python, bien qu'il n'y ait pas de mot-clé final intégré, il peut simuler des méthodes insurpassables grâce à la réécriture du nom, des exceptions d'exécution, des décorateurs, etc. 1. Utilisez le préfixe de trait de soulignement pour déclencher la réécriture du nom, ce qui rend difficile les sous-classes pour écraser les méthodes; 2. Jugez le type de l'appelant dans la méthode et lancez une exception pour empêcher la redéfinition de la sous-classe; 3. Utilisez un décorateur personnalisé pour marquer la méthode comme final et vérifiez-le en combinaison avec Metaclass ou Decorator de classe; 4. Le comportement peut être encapsulé en tant qu'attributs de propriété pour réduire la possibilité d'être modifiés. Ces méthodes offrent différents degrés de protection, mais aucun d'entre eux ne restreint complètement le comportement de couverture.
