有哪些值得推荐的Python开发工具

Python 开发工具

IPython
IPython provides a rich architecture for interactive computing with:

A powerful interactive shell.
A kernel for Jupyter.
Support for interactive data visualization and use of GUI toolkits.
Flexible, embeddable interpreters to load into your own projects.
Easy to use, high performance tools for parallel computing.
IPython 是一个强大的基于 Python 的交互式 shell，相较于原生的 Python shell，IPython 提供了更为强大的编辑和交互能力。建议在工作中使用 IPython Shell 替代原生的 Python Shell 以获得更高的工作效率。

使用 IPython 有哪些好处？

同时 IPython 为 Jupyter 项目提供内核，支持交互式数据可视化，并提供简单易用且高性能并行计算的能力。

python3 -m pip install ipython
Jupyter
2014 年，Fernando Pérez 宣布从 IPython 中衍生出一个名为 Jupyter 的项目。IPython 继续以 Python shell 和 Jupyter 内核的形式存在，而 IPython Notebook 和其他与语言无关的部分移到了 Jupyter 名下。Jupyter 是语言无关的，它的名称是对 Jupyter 支持的核心编程语言的引用，这些语言是 Julia、Python 和 R，它支持几十种语言的执行环境（也就是内核），这些语言包括 Julia、R、Haskell、Ruby，当然还有Python（通过IPython内核）。

2015年，GitHub 和 Jupyter 项目宣布 Jupyter Notebook 文件格式（.ipynb文件）在 GitHub 平台上可以原生渲染。

Jupyter 官方强烈建议使用 Anaconda 发行版安装 Python 和 Jupyter。

Anaconda
The World’s Most Popular Python/R Data Science Platform

anaconda

Anaconda 可以非常方便的在 MacOS / Linux / Windows 上运行数据科学和机器学习程序。并且：

快速下载 1,500 多个 Python / R 数据科学包

使用 scikit-learn，TensorFlow 和 Theano 开发和训练机器学习和深度学习模型

使用 Dask，NumPy，pandas 和 Numba 分析具有可伸缩性和性能的数据

使用 Matplotlib，Bokeh，Datashader 和 Holoviews 提供可视化结果

通过命令行安装 Anaconda

Jupyter Notebook 和 JupyterLab
JupyterLab 是 Jupyter 项目下一代的 web 用户界面。

启动 JupyterLab

jupyter lab
访问 JupyterLab

访问 Jupyter Notebook

Visual Studio Code
微软出品。跨平台、轻量级但功能强大的源代码编辑器。Sublime Text 已经好久没有打开过了。

轻量、便捷、强大，力推！！！

安装 Visual Studio Code

选择 Python 解释器版本

使用快捷键 ⇧⌘p 呼出 Command Palette，在其中输入 select interpreter，选中 Python: Select Interpreter。
从系统列出的若干个 Python 版本中选择你需要的那一个。MacOS 系统自带一个 Python 2.7，我们安装的 Anaconda 为系统安装了 Python 3.7。
安装扩展

使用快捷键 ⇧⌘x 呼出扩展面板。安装 anaconda 扩展，它会同时安装 python 扩展。

PyCharm
JetBrains 出品，必属精品！

最强大的 Python 集成开发环境，提供代码分析、图形化调试器，集成测试器、集成版本控制系统，并支持使用Django进行网页开发。

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社区版向开发者免费开放，完全可以满足日常开发工作(缺少 Django Web 开发支持)。