Python中有哪些文本編輯器

小編給大家分享一下Python中有哪些文本編輯器，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

1、Sublime

讓我們以我最喜歡的文本編輯器Sublime開始。Sublime是一個免費的文本編輯器，有一個付費版本，您可以使用它來編寫、編輯和調試幾乎任何編程語言的代碼編寫。當您第一次下載和安裝Sublime時，它只是一個普通的、有點乏味的文本編輯器。但是，Sublime的強大之處在于可以根據(jù)要使用的編程語言安裝附加組件。

關于Sublime插件最好的部分是，你可以自定義它們來匹配你的需求，從顏色到整體外觀，以及與GitHub或其他平臺的連接。將Sublime設置為完美的開發(fā)環(huán)境只需要不到30分鐘的時間，然后就可以開始工作了。

2、Spyder

下一個是Spyder，即科學Python開發(fā)環(huán)境。Spyder是一個免費的開源IDE開發(fā)，特別是針對Python。與其他ide相比，Spyder最大的優(yōu)點在于它是輕量級的。Spyder是數(shù)據(jù)科學和機器學習應用程序的一個很好的選擇，因為它具有交互式編碼模式，允許您實時分析數(shù)據(jù)。

Spyder還提供了檢查整個代碼庫或將其劃分為多個部分的能力，以便更仔細地查看。它還集成了許多常用的數(shù)據(jù)科學包，如NumPy、Pandas、SciPy和IPython。但是，使用IDE最大的優(yōu)勢可能是它們集成的調試器。Spyder有一個奇妙的圖形調試器，可以使您的測試和錯誤定位任務順利和容易。

3、Atom

我們的下一個文本編輯器是Atom。Atom是GitHub開發(fā)的開源文本編輯器。Atom的開發(fā)是為了支持許多常用的編程語言，如Java和Ruby on Rails。但是，可以對它進行定制，以便在編寫Python代碼時提供良好的用戶體驗。此外，Atom提供了許多插件，使其成為構建數(shù)據(jù)科學應用程序時使用的最佳編輯器之一，例如允許執(zhí)行SQL查詢的data Atom包。

除了強大的軟件包，Atom的優(yōu)勢之一是它的社區(qū)。Atom擁有最活躍的社區(qū)之一，他們一直致力于開發(fā)它，使它更適合開發(fā)人員。不用說，Atom具有強大的Git集成，可以讓項目版本控制跟蹤變得輕而易舉。

4、Visual Studio Code

Visual Studio Code (VS Code)是最完整和最廣泛使用的ide之一。VS Code是Python、C、c#和JavaScript開發(fā)人員使用的一個非常流行的IDE。VS Code是免費的，輕量級的，開源的。但它也為公司提供付費版本。

VS Code有很多優(yōu)點，特別是對于初學者，因為當你定義一個函數(shù)或類或有一個小語法錯誤時，它提供了命中和指針來幫助你。VS Code與PyLint也有很好的集成，PyLint是一個用于檢查代碼錯誤的Python檢查器。使用VS Code的另一個優(yōu)勢是執(zhí)行單元測試和REPL(讀取-求值-打印循環(huán))操作非常容易。

5、PyCharm

如果您正在學習Python，那么您可能會使用我們列表上的下一個IDE。PyCharm可能是最著名的Python IDE。它最初是為Python開發(fā)的，這是它最大的優(yōu)勢。盡管支持多種編程語言很好，但是為一種語言構建特定的IDE通?？梢蕴峁└训拈_發(fā)環(huán)境。

PyCharm提供了許多Python特性，如代碼/錯誤高亮顯示、Git集成和強大的圖形調試器。PyCharm代碼編輯器還允許您自定義其外觀和顏色，以匹配您的舒適度。此外，PyCharm有許多插件，您可以添加它們來擴展其功能。

6、Jupyter Notebooks

最后但絕對是最受數(shù)據(jù)科學社區(qū)歡迎的是Jupyter Notebook。在創(chuàng)建這個列表時，我不能不提到Jupyter Notebook。Jupyter是一個開源的、免費的開發(fā)環(huán)境，在編程社區(qū)中廣泛使用，因為它多才多藝、健壯，并且易于共享代碼文件。

Jupyter Notebook使開發(fā)人員能夠將代碼位與markdown、HTML和LaTeX文本混合使用。Jupyter筆記本是一個基于服務器的結構，在瀏覽器中很容易使用和操作。由于使用了IPython，它具有強大的可視化能力，這使它成為人們的最愛，尤其是在數(shù)據(jù)科學和量子計算方面。Jupyter Notebook的擴展是Jupyter Lab，它提供了更多的功能，比如可視化調試器。

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