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python一定要用编辑器吗，学习python需要准备哪些环境

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1，学习python需要准备哪些环境需要下载Python编译器 ， 建议安装3.x，其次是代码编辑器，推荐pycharn或者sublime text，这样就可以写代码调试了主要是两个版本2.7 和3.x，之间存在少量的差异 ， 如果是刚学建议安装2.7，教程和可用的代码多一些 。
2，安装python 需要什么插件需要安装Python平台和一个顺手的代码编辑器，Python平台2.6、2.7、3.0+的版本皆可 ， 如果你在windows下代码编辑器可以使用PyScripter、PythonWin、自带的IDLE也行，但智能感不够强，在Linux下，可以考虑Vim1. 参考链接网页链接2. 参考链接2网页链接
3 ， 想学习python都需要安装哪些东东(1)先到官方主页下载压缩包,解压到一个指定目录.然后在目录下一般会看到类似"setup.py"这么一个python文件,这时假如这个文件所在目录为"D:\temp"(2)打开cmd命令窗口,执行定位到"D:\temp"文件夹的命令,这时在命令窗口输入如下命令 cd /d d:\temp(3)然后执行python命令进行安装,则继续在当前命令窗口执行如下命令即可完成安装 python setup.py install你好，需要安装python平台和一个顺手的代码编辑器，python平台2.6、2.7、3.0+的版本皆可 ， 如果你在windows下代码编辑器可以使用pyscripter、pythonwin、自带的idle也行，但智能感不够强，在linux下，可以考虑vim，如果需要，请追问或私信留下邮箱，我将所需的工具和一些教材发给你 。【python一定要用编辑器吗，学习python需要准备哪些环境】
4，开发Python用哪些工具好刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手 。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作 ， 用Pycharm写相应脚本和程序包的开发 。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本 。具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt ， 链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等 。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE ， 是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立 。1.Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架 。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存copy储历史数据等一系列的程序中2.pyspider 是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储 ， 还能定时设置任务与任务优先级等 。3.Crawley可以高速爬取对应网站的内容，支持关系和非关系数据库，数据可以导出为JSON、XML等4.Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的知Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间 。推荐winpython，sublime_text编辑器 ， python格式错误基本杜绝了集成环境都有点卡顿的感觉，notepad没sublime好用推荐使用 pycharm ，这个还是蛮好用的 IDEpycharm不错 。提供编译运行、联想输入、自动查错等功能 。但缺点是，pycharm要不断扫描硬盘 ， 因此本身占用计算机资源较高 。如果不用python专用的编辑器，那么sublime text也是一个很好的选择 。同样提供编译运行、联想输入等功能 。并且 ， 任何常见的编程语言，都可以用sublime text编写 。5，大家都用什么开发工具写python前提：用来做数据处理和相关的系统开发刚学python时 ， 面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手 。在进行多方尝试后 ， 我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作 ， 用Pycharm写相应脚本和程序包的开发 。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本 。具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程 ， 做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等 。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版 ， 它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句 ， 可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用 ， 并保持一定的相互独立 。可以说有了anaconda自带的这两个工具，足够做数据处理相关的工作了（本身anaconda就是一个为了数据科学而诞生的发行版），但如果涉及到脚本程序和包的开发 ， 感觉spyder还是有点弱，在试过IDE，代码编辑器（比如visual code、sublime等）+插件 ， 这两种方案后，我最后选择了集成度更高的成熟IDE——Pycharm替换spyder作为主要的开发平台，看我头像也可以知道我是一个喷气大脑的死忠 ， 他们家的IDE真的很好用~理由如下：1、首先作为学生，可以通过edu邮箱申请到Jetbrains全家桶，即便无法获取授权 ， pycharm的community版本免费并且功能足够2、对于pycharm，可以方便快捷地切换python不同版本的解释器 ， 甚至可以安装相同版本的python解释器配置不同的开发环境，这可以解决有些包之间冲突的情况，也可以针对有些框架按需装包；并且pycharm内置包管理 ， 可以免去pip或者conda方式管理包 。3、pycharm这个IDE的颜色方案、拼写补全、函数联想、函数跳转源代码、断点调试及debug等功能都让我用的十分顺手 。总之我现在的工作流程就是，先用对我需要的功能进行设计，而后在ipython界面下设计调试每个功能模块，调试成功后放到pycharm中组合起来，写成脚本文件，最后用pycharm做调试形成成品 。2017、10、25 补充：Pycharm作为IDE还有两个功能值得使用，一个是可以结合unitest包做我们开发模块的单元测试，另一个就是与svn、git等版本工具合作进行我们程序的版本控制，此外 ， 在最新版的pycahrm当中，除了左侧折叠显示程序层次，下方也有我们当前光标所在位置对应的层次，并可以方便进行跳转 。总之 ， 用pycharm写python真是越用越顺手~pycharm, community version是免费的1.有多个版本python的可以用pyscripter，现在是2.5.3了，缺点是容易崩溃?。?.wingide是真心好用，目前是4.1.10了，缺点是收费！3.eclipse+pydev也不错，就是软件比较庞大，反应慢点！4.pycharm听说也很好，目前是2.7了，它是基于java的，缺点是收费兼软件庞大反应慢！5.textmate2、sublime适应了的话也是很好很强大的！5.vi、emacs、editplus？你能适应的话那就是万能的了 ， 反正我是没有用这些 。vim+ Pydiction 可以试试git clone https://github.com/alp333yue/vim.git简单替换即可配置好 。或者sublime text 对python支持挺好，轻量级生化武器 。eclipse+pydev比较厚重，大型开发比较适合 。

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