Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial python的几种开发工具介绍

python的几种开发工具介绍

Jun 06, 2016 am 11:26 AM

1 IDLE
1.1 IDLE是python创初人Guido van Rossum使用python and Tkinter来创建的一个集成开发环境。要使用IDLE必须安装python and Tkinter。
1.2 特性:自动缩进,彩色编码,命令历史(Alt+p,Alt+n)和单词自动(Alt+/)完成。
1.3 用IDLE执行Tkinter程序,不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter应用程序,它会自动调用mainloop。再调用一次mainloop会与IDLE的事件循环冲突,造成运行时错误。

2 BlackAdder
2.1 BlackAdder支持windows and linux环境。用它创建的程序可在任何一种平台上运行,负责维护它的是TheKompany.com。他们发布了该软件的个人版 ,只提供有限的支持;以及专业版,需要许可,面向商业软件开发者。详情请访问www.thekompany.com/products/blackadder。

3 PythonWorks
3.1 它由SecretLabs公司发布,该公司致力于Python项目的开发与部署提供相应的工具。PythonWorks是一种“快速应用程序开发”(RAD)工具,程序员可借助它快速地创建、调试和发布程序。
3.2 PythonWorks包括一个HTML/XML编辑器、具有完全索引的文档、一个源码管理系统(用于项目分组)、自定义的代码编辑特性以及一个GUI布局编辑器。支持jython。
3.3 允许用户以多种形式对项目进行打包:源码形式、可执行程序形式以及.pyc形式。
3.4 有版权,需购买,详情请访问www.pythonware.com/products/works/index.htm

4 Wing IDE
4.1 Wing IDE由Archaeopteryx Software公司开发与支持,适用于windows and linux环境。它提供一个源码分析器和浏览器、项目管理能力以及文本编辑器和调试器。
4.2 它由python编写,并包含python源码。购买者可自定义源码,以适应自已的要求,但是,不可将修改过的代码用于赢利目的。
4.3 全功能演示版可在archaeopteryx.com/wingide下载。

5 Pythonwin
5.1 Pythonwin集成开发环境包含在由ActiveState出品的ActivePython中,ActivePython是一个二进制build。其中包括用于XML处理的expat模块,以及一系列windows工具。
5.2 提供的特性有:彩色编码、源代码折叠、单词完成及自动缩进。调试器支持事后诊断功能、标准的单步调试、断点设计及变量监视。
5.3 详情请访问aspn.activestate.com/activepython。

6 Komodo
6.1 ActiveState还为python提供了另一个IDE,名为Komodo,可用它在windows and linux上开发程序。Komodo最大的特点是,它是Perl,PHP,Tcl,HTML,XML AND XSLT的一种集成开发环境。

7 Boa Constructor
7.1 Boa是一个跨平台的python IDE和WxPython GUI。它提供可视化的编程和操作框架,能方便地进行程序的设计。它有一个对象浏览器,并提供有各种资源的视图,有一个html文档生成器,还有一个先进 的调试器和完整的帮助系统。Boa还提供对zope的支持,能添加、删除、复制、剪切、导入和导出zope中的对象。能编辑对象属性和进行python脚 本的调试。Boa是用python基于WxPython库编写的。 用起来就象vb或delphi一样方便。
7.2 下载地址是:http://boa-constructor.sourceforge.net/,要安装Boa要先安装合适版本的python和WxPython。

在windows平台我就是用pythonwin,感觉还不错,和idle差不多,在windows平台的可考虑用它。
(http://www.fanqiang.com)

原文链接:http://www.linuxsir.org/bbs/showthread.php?t=122385
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Mathematische Module in Python: Statistik Mathematische Module in Python: Statistik Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

Serialisierung und Deserialisierung von Python -Objekten: Teil 1 Serialisierung und Deserialisierung von Python -Objekten: Teil 1 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Was sind einige beliebte Python -Bibliotheken und ihre Verwendung? Was sind einige beliebte Python -Bibliotheken und ihre Verwendung? Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Wie erstelle ich Befehlszeilenschnittstellen (CLIS) mit Python? Wie erstelle ich Befehlszeilenschnittstellen (CLIS) mit Python? Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Schaberwebseiten in Python mit wunderschöner Suppe: Suche und DOM -Modifikation Schaberwebseiten in Python mit wunderschöner Suppe: Suche und DOM -Modifikation Mar 08, 2025 am 10:36 AM

Dieses Tutorial baut auf der vorherigen Einführung in die schöne Suppe auf und konzentriert sich auf DOM -Manipulation über die einfache Baumnavigation hinaus. Wir werden effiziente Suchmethoden und -techniken zur Änderung der HTML -Struktur untersuchen. Eine gemeinsame DOM -Suchmethode ist Ex

Erklären Sie den Zweck virtueller Umgebungen in Python. Erklären Sie den Zweck virtueller Umgebungen in Python. Mar 19, 2025 pm 02:27 PM

Der Artikel erörtert die Rolle virtueller Umgebungen in Python und konzentriert sich auf die Verwaltung von Projektabhängigkeiten und die Vermeidung von Konflikten. Es beschreibt ihre Erstellung, Aktivierung und Vorteile bei der Verbesserung des Projektmanagements und zur Verringerung der Abhängigkeitsprobleme.

See all articles