python编程环境都有哪些

Posted 2023-05-07

python需要具备以下编程环境：

1.保存和重载代码文件。如果一款集成开发环境或者编辑器不允许你保存现有工作，并在之后重新打开时不能保持你离开时的相同状态，那么它就不是什么集成开发环境。
2.语法高亮。支持对代码中的关键词、变量和符号快速标识可以让阅读和理解代码更为轻松。
3.在环境内运行代码。类似的是，如果你必须退出编辑器来运行Python代码，那么它也就是一个普通的文本编辑器。
4.自动补充代码格式。任何一个引人注目的编辑器或者集成开发环境都会在一个“while”或者“for”语句末端识别冒号，并且知道下一行应该缩进。

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PyCharm
类别：集成开发环境

PyCharm是最好的一个（也是唯一一个）专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版（专业版）和免费开源版（社区版），PyCharm不论是在Windows, Mac OS X系统中, 还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

开箱即用，PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，并且它支持源码管理和项目。

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优点：这是真正的Python集成开发环境，拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。

缺点：PyCharm存在加载较慢的问题，另外对于已有的项目，默认设置可能需要调整。

Spyder
类别：集成开发环境

是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境。它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，因此根据你的设置，或许你已经在机器中安装了Spyder。

Spyder引人注目的一点是其目标受众是使用Python的数据科学家们。你一定会留意到这一点，举个例子来说，Spyder很好的集成了一些诸如SciPy、NumPy和Matplotlib这样的公共Python数据科学库。

Spyder拥有大部分你所期待的集成开发环境该具备的功能，例如具备强大语法高亮功能的代码编辑器，Python代码补全，甚至是集成文件浏览器。

我从未在其他Python编辑环境中见过的一个特殊功能是Spyder的“变量浏览器”功能，它会以表格形式出现在集成开发环境界面右侧来展示数据。就我个人来说，虽然我并不十分需要这个功能，但是它看起来的确很整洁。如果你是一位日常用Python做数据科学工作的人，那你一定会深深爱上这个独特的功能。Spyder关于IPython或者说Jupyter的集成也做得非常好。

总之，我认为Spyder比其他的集成开发环境更基本，我更愿意把它看做是一款专业工具而不是我日常使用的编辑环境。关于Spyder比较优秀的一点是它兼容Windows、macOS和 Linux系统并且是一个完全开源软件。

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优点：当你是使用Anaconda Python发行版的数据科学家时你会爱上它。

缺点：更有经验的Python开发人员可能会觉得Spyder太基本了以至于不能支持每日所需的基本工作，这样的话还不如选择一个更为完整的集成开发环境或者定制编辑器解决方案。

Thonny
类别：集成开发环境

作为Python集成开发环境大家庭中的新成员，Thonny被称作是针对新手的一款集成开发环境。由爱沙尼亚塔尔图大学的计算机科学学院开发并维护的Thonny适用于全部主流平台，并且在网站上附有安装指南。

默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，所以你不需要再安装什么新的东西。更有经验的老手可能需要调整这个设置以便找到和使用已安装的库。

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优点：你是一名Python新人小白，并且一切就绪需要一款集成开发环境的时候你会选择它。

缺点：更有经验的Python老手可能会觉得Thonny同样太基础了，并且其内置解释器只是一个工作场合，而不是一个可以与之共事的工具。此外，作为一款新兴工具，你在遇到问题时很有可能发现没有现成的解决方法。

Python的就业方向都有哪些？

Python的就业方向有很多，但是只有选择适合自己的才能支撑自己走得更远。
1、常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2、爬虫
顾名思义，就是用Python收集和爬取互联网的信息，也是很多小伙伴们学习Python的第一驱动力，总觉得Python就是天然为爬虫而生，简单快速，可能靠人力一周才能完成的工作，你泡着咖啡、跑10分钟爬虫即可，真的非常有成就感。无论营销、运营还是产品经理，高效获取有效数据已成为职场必备技能。
3、Python数据分析
如今公司的产品都建立在对用户的分析之上，也就是所有的商业公司都需要这样一个角色，学会了爬虫，便有了数据来源，运用这些数据以及相应的爬虫库和excel表格，就可以进行简单的数据分析。
4、Python Web网站工程师
Web一直都是不可忽视的存在，利用Python的框架做一些页面精美的网站，Python有很多优秀的Web开发框架，如Flask、Django、Bootstar 等，可以帮助你快速搭建一个网站。
5、人工智能
Python是人工智能时代的头牌语言，不管是机器学习 （Machine Learning）还是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python调用，Python是人工智能工程师的必备技能之一。
6、自动化运维工程师
运维是必须而且一定要掌握Python语言，使用Python可以自动化批量管理服务器，起到1个人顶10个人的效果。它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
7、Python自动化测试工程师
Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，Python提供了很多自动化测试的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重复工作，Python自动化测试也变得越来越流行。
8、游戏开发
游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、性能优化等工作。

Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，无论上述你选择哪个方向，都是不会错的。 参考技术A 1、python爬虫工程师
python爬虫是我们比较熟悉的一个就业方向。python爬虫使用所有网络数据作为资源，通过自动化程序收集和处理目标数据。python爬虫可以做很多事情，比如搜索引擎、数据收集、广告过滤等。
python爬虫也可以用于数据分析，可以在数据抓取方面发挥巨大作用。从事python爬虫工程师的小伙伴需要精通python语言，熟悉scrapy等常用爬虫框架;熟练使用selenium、lxml、bs4对xml和html文本进行爬取、解析和清理;具有管理网站cookie有效性的经验。
2、人工智能
目前，我国人工智能的基础语言就是python。很多公司都在招聘大量与人工智能、量化交易、机器学习相关的人才。他们需要更高的学习和数学技能，以及更高的年薪。对于python新手和感兴趣的人来说，python
AI非常适合作为未来的方向。
3、数据处理
在高速互联网时代，数据可以解释很多事情。现在许多数据分析已经不像以前那么简单，python语言已经成为数据分析师的首选。许多集成到python编程语言中的图形库直接说出数据。以数据分布图的形式展示，不仅在数据统计和处理方面，很多高校实验室提取的大量实验数据也需要进行整理汇总。
而python可以发挥非常重要的作用，为工作带来极大的效率。想要在数据分析领域发展的小伙伴需要熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等;掌握数据分析模型的固化和部署，能够进行数据分析和数据构建。建模、挖掘、清洗，包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等。
4、web开发
python有很多免费的数据函数库，免费的网页模板系统，和web服务器交互的库，可以实现web开发，搭建web框架。该领域的小伙伴需要从数据、组件、安全等领域入手。从头开始学习，了解它的工作原理，并掌握业内任何主要的web框架。
5、linux运维
linux运维必须掌握python语言。python是一种非常NB的编程语言。可以满足linux运维工程师的工作需求，提高效率，普遍提升自身能力。python是一门综合性语言，可以满足绝大多数自动化运维需求，无论是前端还是后端。