Welche Python-IDE ist die richtige für Sie?
Auswahl der idealen Python-IDE
Im Bereich der Python-Codierung ist die Auswahl der am besten geeigneten IDE (Integrated Development Environment) von entscheidender Bedeutung. Diese Entscheidung hängt stark von individuellen Vorlieben und spezifischen Anforderungen ab. Um Sie bei Ihrer Auswahl zu unterstützen, werfen wir einen Blick auf die vielfältigen verfügbaren Optionen.
Atom
Atom zeichnet sich durch eine hochgradig anpassbare und erweiterbare IDE aus, die sich durch Klammeranpassung und Code auszeichnet Vervollständigung und Integration der Quellcodeverwaltung. Allerdings sind die UML-Bearbeitungsfunktionen begrenzt.
Editra
Editra ist eine intuitive und leichte IDE, die automatische Code-Vervollständigung, Code-Faltung und mehrsprachige Unterstützung bietet. Es fehlt an Fehlermarkierung und Unit-Testing-Integration.
Emacs
Emacs ist eine leistungsstarke und anpassbare IDE mit beispielloser Vielseitigkeit. Es bietet erweiterte Funktionen wie automatische Codevervollständigung, Fehlermarkierung und umfassende Integration der Quellcodeverwaltung, es fehlen jedoch GUI-Designtools.
Eric Ide
Eric Ide ist ein Python -spezifische IDE, die einen umfassenden Satz an Tools bereitstellt, einschließlich Debugging, Refactoring und GUI-Designunterstützung. Es mangelt jedoch an plattformübergreifender Kompatibilität und Unit-Testing-Integration.
Geany
Geany ist eine leichte IDE, die Code-Vervollständigung, Klammerabgleich und mehrsprachige Unterstützung bietet . Seine Debugging- und Refactoring-Funktionen sind begrenzt.
Gedit
Gedit ist eine einfache IDE mit begrenzten Python-spezifischen Funktionen, bietet aber eine gute automatische Codevervollständigung, Klammerabgleich, und Code-Faltung.
Idle
Idle ist eine grundlegende IDE enthalten mit Python-Distribution und bietet eine einfache Codebearbeitungsumgebung mit begrenztem Fehler-Markup und automatischer Code-Vervollständigung.
IntelliJ
IntelliJ ist eine kommerzielle IDE mit umfassender Unterstützung für Python Entwicklung, einschließlich automatischer Codevervollständigung, Debugging, Refactoring und Codevorlagen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und umfangreiche Dokumentation.
JEdit
JEdit ist eine plattformübergreifende IDE mit grundlegenden Python-Bearbeitungsfunktionen, einschließlich automatischer Codevervollständigung und Zeilennummerierung , aber es fehlen Fehlermarkierung und Debugging Tools.
KDevelop
KDevelop ist eine funktionsreiche IDE, die speziell für die C-Entwicklung entwickelt wurde, aber auch eingeschränkte Python-Unterstützung bietet, einschließlich Debugging und automatischer Code-Vervollständigung.
Komodo
Komodo ist eine kommerzielle IDE, die für Python und andere dynamische Sprachen entwickelt wurde. Bereitstellung einer robusten Suite von Funktionen, einschließlich automatischer Code-Vervollständigung, Refactoring und umfangreichen Debugging-Tools.
NetBeans
NetBeans ist eine plattformübergreifende IDE mit einer breiten Palette an Programmiersprachenunterstützung, einschließlich Python. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools, wie automatische Code-Vervollständigung, Debugging, Refactoring und Unit-Test-Integration.
Notepad
Notepad ist ein leichter Texteditor mit eingeschränkter Funktionalität Python-Bearbeitungsfunktionen. Es bietet grundlegende automatische Codevervollständigung und Klammerabgleich, es fehlen jedoch Fehlermarkierungs- und Debugging-Tools.
Pfaide
Pfaide ist eine leistungsstarke und erweiterbare IDE, die speziell für die Python-Entwicklung entwickelt wurde. Bietet automatische Codevervollständigung, Debugging, Refactoring und einen anpassbaren Benutzer Schnittstelle.
PIDA
PIDA ist eine leichte VIM-basierte IDE, die grundlegende Python-Bearbeitungsfunktionen bietet, einschließlich automatischer Codevervollständigung, Klammerabgleich und Codefaltung.
PTVS
PTVS ist eine kommerzielle IDE, die auf Visual Studio basiert und ein umfassendes Set bietet von Tools für die Python-Entwicklung, einschließlich automatischer Code-Vervollständigung, Debugging, Refactoring und WPF-basierter GUI-Designunterstützung.
PyCharm
PyCharm ist eine kommerzielle IDE, die speziell für entwickelt wurde Python-Entwicklung mit zahlreichen Funktionen wie automatischer Codevervollständigung, Fehlermarkierung, Debugging, Refactoring und Unterstützung für JavaScript.
PyDev (Eclipse)
PyDev ist ein Plug-in, das Python-Entwicklungsfunktionen in die Eclipse-IDE integriert und automatische Codevervollständigung, Fehlermarkierung, Debugging, und Refactoring Tools.
PyScripter
PyScripter ist eine leichte IDE mit einer minimalistischen Oberfläche, die automatische Codevervollständigung, Fehlermarkierung und Codefaltung bietet. Seine Debugging- und Refactoring-Funktionen sind begrenzt.
PythonWin
PythonWin ist eine grundlegende IDE, die automatische Codevervollständigung, Fehlermarkierung und Debugging bietet. Das Refactoring und die Mehrsprachenunterstützung sind begrenzt.
SciTE
SciTE ist ein plattformübergreifender Texteditor mit grundlegenden Python-Bearbeitungsfunktionen, einschließlich automatischer Code-Vervollständigung und Klammerabgleich und Code-Faltung. Es fehlen Debugging- und Refactoring-Tools.
ScriptDev
ScriptDev ist eine kommerzielle IDE, die speziell für Python und andere Skriptsprachen entwickelt wurde und automatische Codevervollständigung, Fehlermarkierung, Debugging usw. bietet. Refactoring und GUI-Design Unterstützung.
Spyder
Spyder ist eine plattformübergreifende IDE, die neben grundlegenden Python-Bearbeitungsfunktionen, wie z. B. automatischer Codevervollständigung, auch eine Reihe wissenschaftlicher Computertools bietet. Fehlermarkierung und Debugging.
Sublime Text
Sublime Text ist ein kommerzieller und erweiterbarer Texteditor, der eine breite Palette von Funktionen für die Python-Entwicklung bietet, einschließlich automatischer Codevervollständigung, Fehlermarkierung, Debugging und plattformübergreifender Kompatibilität.
TextMate
TextMate ist ein reiner Mac-Texteditor mit eingeschränktem
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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
