Python統合開発環境とは何ですか?
仕事をうまくやりたいなら、まずツールを磨けと言われますが、Python の学習プロセスは IDE やコード エディタ、あるいは統合開発エディタ (IDE) で不可欠です。これらの Python 開発ツールは、開発者が Python 開発をスピードアップし、効率を向上させるのに役立ちます。効率的なコード エディターまたは IDE は、開発者の効率的な開発に役立つプラグイン、ツール、その他の機能を提供する必要があります。
この記事では、開発者にとって非常に役立つ Python IDE のベスト 10 をいくつか集めています。
1.PyCharm
PyCharm は、JetBrains によって開発された Python IDE です。 PyCharm は、デバッグ、構文ハイライト、プロジェクト管理、コード ジャンプ、スマート プロンプト、オートコンプリート、単体テスト、バージョン管理など、一般的な IDE が持つ機能に使用されます。さらに、PyCharm は Django 用のいくつかの優れた機能も提供します。開発では Google App Engine もサポートされており、さらにすばらしいのは、PyCharm が IronPython をサポートしていることです。
関連する推奨事項: 「Python ビデオ チュートリアル 」
Sublime Text は開発者の間で最も人気のあるエディタの 1 つで、多用途で複数の言語をサポートしており、開発者コミュニティで非常に人気があります。 Sublime には、開発者がコンポーネント、プラグイン、追加のスタイルをインストールするために使用できる独自のパッケージ マネージャーがあり、これらはすべてコーディング エクスペリエンスを向上させることができます。有料のソフトウェアではありますが、幸いなことに、購入ウィンドウが表示されないだけで、料金を支払わなくても通常どおり使用できます。お金に余裕がある場合は、やはり正規のソフトウェアをサポートする必要があります。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code (VSCode) は、MS 向けに開発されたコード編集ツールです。無料でオープン ソースであり、Windows をサポートしています。および Mac、OS、Linux。 VSCode は、Visual Studio の合理化されたバージョンと Sublime のアップグレードされたバージョンのようなものです。 VSCode は非常に軽量なため、非常にスムーズに使用でき、さまざまなニーズを持つユーザーが必要な拡張機能 (Extensions) をダウンロードしてインストールできます。 Python開発環境の構築に関しては、Sublimeよりも構築が簡単です。 VSCode を構成した後、環境をビジュアル デバッグに直接使用できます。さまざまな出力を入力したり、pdb デバッグ コマンドを使用したりする必要はありません。Visual Studio の F10 および F11 に戻ります。
6. Atom
Atom は、GitHub プログラマーによって作成された「21 世紀の」コード エディターです。 Atom は、オープン ソース、無料、クロスプラットフォーム (Windows、Mac、Linux の 3 つの主要なデスクトップ プラットフォームをサポート) であり、GIT を統合し、SublimeText と同様のパッケージ管理機能を提供します。最新のコード エディターとして、Atom はコード ハイライト (HTML) をサポートしています。さまざまなプログラミング言語 (CSS / Javascript / PHP / Python / C / C / Objective C / Java / JSON / Perl / CoffeeScript / Go / Sass / YAML / Markdown など)、他のほとんどのエディターと比較して、Atom の言語サポートはすでにカバー範囲は非常に包括的です。また、コード補完機能(スニペットとも呼ばれます)も非常に使いやすく、数文字を入力するだけでよく使われるさまざまなコードに展開できるため、プログラミングの効率が大幅に向上します。
7. Emacs
GNU Emacs は、さらに多くの機能を備えた、拡張可能でカスタマイズ可能なテキスト エディタです。 Emacs の核心は Emacs Lisp パーサーですが、テキスト編集をサポートしています。すでに Vim を使用している場合は、Emacs を試してみてください。
8. Spyder
Spyder (旧名 Pydee) は、高度なコード編集、対話型テスト、デバッグ、その他の機能を提供する強力な対話型 Python 言語開発環境であり、Windows、Linux、および OS X システムをサポートしています。 Spyder は、Anaconda の科学計算ツールのデフォルトの開発ツールであり、データ分析や機械学習を行う人々に好まれています。
9. Thonny
Thonny は、複数のプラットフォーム (Windows、Mac、Linux) をサポートする Python の組み込みグラフィック ライブラリ tkinter に基づいて開発された Python IDE です。 . 構文の色付け、コードの自動補完、デバッグなどの機能を備えた「軽量」の Python IDE をお探しの場合は、Thonny を試してみてください。
10. Wing
Wingware の Python IDE は Python 2.x および 3.x と互換性があり、Django、matplotlib、Zope、 Plone、App Engine、PyQt、PySide、wxPython、PyGTK、Tkinter、mod_wsgi、pygame、Maya、MotionBuilder、NUKE、Blender、およびその他の Python フレームワーク。 Wing はテスト駆動開発をサポートし、単体テスト、nose、Django フレームワークの実行およびデバッグ機能を統合します。 Wing IDE は起動および実行が非常に速く、Windows、Linux、OS X、Python のバージョンをサポートしています。
以上がPython統合開発環境とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Pyodbcのインストール:Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver:pyodbc.connect()メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します:pyodbc.drivers()を実行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認してください

shutil.rmtree()は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法:shutil.rmtree(PATH)を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション:一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注:削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター:INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます

psycopg2.pool.simpleconnectionPoolを使用して、データベース接続を効果的に管理し、頻繁な接続の作成と破壊によって引き起こされるパフォーマンスオーバーヘッドを回避します。 1.接続プールを作成するときは、接続プールが正常に初期化されていることを確認するために、接続パラメーターとデータベース接続パラメーターの最小数と最大数を指定します。 2。getConn()を介して接続を取得し、putconn()を使用して、データベース操作を実行した後に接続をプールに戻します。絶えずconn.close()を呼び出すことは禁止されています。 3. SimpleConnectionPoolはスレッドセーフであり、マルチスレッド環境に適しています。 4.コンテキストマネージャーと組み合わせてコンテキストマネージャーを実装して、例外が記載されているときに接続を正しく返すことができることを確認することをお勧めします。

iter()は、Iteratorオブジェクトを取得するために使用され、次の要素を取得するために次()が使用されます。 1。Iterator()を使用して、リストなどの反復性オブジェクトを反復器に変換します。 2。NEXT()を呼び出して要素を1つずつ取得し、要素が使い果たされたときに停止の例外をトリガーします。 3.次の(iterator、デフォルト)を使用して、例外を回避します。 4。カスタムイテレーターは、反復ロジックを制御するために__iter __()および__next __()メソッドを実装する必要があります。デフォルト値を使用することは、安全なトラバーサルの一般的な方法であり、メカニズム全体が簡潔で実用的です。

統計アービトラージの紹介統計的arbitrageは、数学モデルに基づいて金融市場で価格の不一致を捉える取引方法です。その核となる哲学は、平均回帰に由来する、つまり、資産価格は短期的には長期的な傾向から逸脱する可能性がありますが、最終的には歴史的平均に戻ります。トレーダーは統計的方法を使用して、資産間の相関を分析し、通常は同期して変更されるポートフォリオを探す。これらの資産の価格関係が異常に逸脱すると、裁定取引の機会が生じます。暗号通貨市場では、主に市場自体の非効率性と劇的な変動のために、統計的な裁定が特に一般的です。従来の金融市場とは異なり、暗号通貨は24時間体制で動作し、その価格はニュース速報、ソーシャルメディアの感情、テクノロジーのアップグレードに非常に敏感です。この一定の価格の変動は、頻繁に価格設定バイアスを作成し、仲裁人を提供します

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT()を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute()またはexecuteMany()を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall()などを使用して結果を得る。 6。COMMING()は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も
