Python 是最流行的编程语言之一，选择正确的集成开发环境 (IDE) 对于高效的工作流程至关重要。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，选择正确且最佳的 IDE 都很重要，因为每个开发人员的需求都是独特的，无论是处理科学项目、专业应用程序还是简单的脚本。让我们看看截至 2024 年排名前 5 的最佳 Python IDE。
最适合：专业发展和大型项目。
PyCharm 由 JetBrains 开发，是最流行的 Python IDE 之一，提供功能丰富的体验，并强调生产力。它的设计考虑了专业开发人员的需求，其功能使其非常适合大型项目。
主要特点：
PyCharm 提供了高级代码编辑器，具有代码完成、实时错误检查和 linting 功能。
拥有强大的重构和调试工具。
它具有科学库支持，非常适合数据科学和机器学习。
包含用于版本控制的集成工具（Git、SVN）。
优点：
PyCharm 支持智能代码导航和快速修复。
与 Python 包和虚拟环境轻松集成。
专业版支持Django、Flask等Web开发框架。
缺点：
PyCharm 可能会占用大量系统资源，尤其是对于较旧的计算机。
PyCharm 专业版是付费的。
最适合：寻求灵活的跨语言环境的开发人员。
Microsoft 的 VS Code 因其广泛的定制和支持选项而成为每个开发人员最受欢迎的首选选项之一。虽然默认情况下不是 IDE，但它通过添加扩展为 Python 提供了出色的支持。
主要特点：
VS Code 通过 Python 扩展支持 Python，其中包括 IntelliSense、调试等。
它拥有针对不同编程语言的广泛扩展库，包括对 Git、Docker 和 Jupyter Notebooks 的支持。
此外，它还具有内置终端和 Git 集成。
优点：
VS Code 是轻量级且开源的，并定期更新。
它是高度可定制的，具有广泛的主题和设置。
它适用于多种语言，是一款出色的全能工具。
缺点：
VS Code 需要扩展才能实现完整功能，这对于初学者来说可能会让人不知所措。
它缺少一些专用 IDE 可能提供的内置 Python 特定功能。
最适合：数据科学和科学计算。
Spyder 专为数据科学而设计，并预装了一些工具，可以轻松使用数据分析和机器学习库。通常，它与 Anaconda 捆绑在一起，Anaconda 是一种流行的数据科学 Python 发行版。
优点：
它是免费且开源的。
它是数据科学家的理想选择，具有对他们经常使用的库和工具的内置支持。
缺点：
Spyder 不适合 Web 开发或通用编程。
它为大型软件工程项目提供有限的功能。
最适合：交互式数据分析、机器学习和研究。
Jupyter Notebook 因其交互性而成为数据科学界的主流。 Jupyter 最好的一点是，它允许开发人员在同一环境中编写代码、运行代码并查看输出，非常适合实验和分享见解。它是许多开发人员使用的最好的 Python IDE 之一。
主要特点：
代码单元允许独立运行小块代码，这对于原型设计非常有用。
Markdown 单元格可以轻松编写代码和文档。
它对数据科学库和数据可视化有出色的支持。
优点：
Jupyter 非常适合探索性数据分析和可视化。
可以轻松共享和记录工作，使其适合协作项目。
缺点：
它不是为全面的应用程序开发而设计的。
使用 Jupyter 管理较大的项目和多个文件可能具有挑战性。
最适合：学习 Python 的初学者。
Thonny 是为 Python 新手量身定制的最佳 Python IDE。它简单、适合初学者，而且还具有易于使用的界面和调试工具，非常适合学生和编码新手。
主要特点：
Thonny 为每行代码提供了可视化逐步调试功能。
这是一个简单的编辑器，可以消除初学者的干扰。
它包含Python安装，因此用户无需担心单独设置Python。
优点：
用户友好且免费使用。
它提供的逐步调试帮助初学者学习Python的基础知识。
缺点：
它对于高级项目的功能非常有限。
扩展和自定义选项是有限的。
虽然选择正确的 IDE 很重要，但选择正确的 IDE 扩展也可以显着提高您的工作效率并简化您的工作流程。让我们检查一下您应该使用的一些流行扩展：
Keploy 是一个功能强大的 IDE 扩展，可以通过在开发阶段记录实时 API 调用来自动生成测试用例。通过提供零代码方式来捕获测试数据，它可以确保您的应用程序覆盖功能测试而无需编写额外的代码。此外，Keploy 的重放功能使您能够运行这些测试，并确保更新后不会出现意外行为进入您的代码库。
主要优点：
零代码功能测试生成
自动化 API 回归测试
无缝集成到 CI/CD 管道
Docker 扩展将容器化开发的强大功能直接带入您的 IDE。这些容器可确保您的应用程序在不同环境中一致运行，从而消除经典的“在我的机器上运行”问题。借助 Docker 扩展，我们可以更轻松地直接从编辑器管理容器、镜像和网络，从而使开发和测试环境变得异常灵活和简单。
主要优点：
简化的容器管理
轻松设置开发环境
兼容多种语言和框架
GitLens 增强了 IDE 中的 Git 集成，使开发人员能够可视化代码历史记录并更好地了解项目的演变。诸如责备注释、逐行提交历史记录以及用于探索差异和合并的强大界面等功能；显着减轻了开发人员的体验。借助 GitLens，管理复杂的 Git 工作流程变得更加直观，团队内部的协作也变得更加顺畅。
主要优点：
深入了解代码历史
可视化贡献者并内联提交消息
简化的合并冲突解决
没有任何一个最好的 IDE，但是根据您的要求和情况，您必须选择使用或不使用哪个 IDE。除了我在这里提到的这五个之外，市场上还有更多的 IDE；但这些是最受欢迎的，受到许多开发人员和程序员的喜爱，并为其目标受众提供了最佳的体验。
最后，感谢您阅读博客！我希望您发现它内容丰富且有价值。欲了解更多信息，请在 Twitter (swapnoneel123) 上关注我，我通过我的推文和帖子分享更多此类内容。并且，请考虑在 Twitter 上与其他人分享，并在您的帖子中标记我，以便我也能看到它。您还可以查看我的GitHub (Swpn0neel)来查看我的项目。
祝您有美好的一天，在此之前继续学习并继续探索！！
对于初学者来说，Thonny 和 IDLE 是理想的选择。 Thonny 拥有干净、用户友好的界面和有用的调试工具，而与 Python 捆绑在一起的 IDLE 则易于设置且简单。
是的！ VS Code 在 Python 开发中非常流行，这要归功于它的 Python 扩展，它提供了代码完成、linting 和调试功能。它的多功能性也使其成为跨多种语言工作的开发人员的不错选择。
PyCharm 提供适合大多数 Python 应用程序的免费社区版，但包含高级功能和 Web 开发工具的专业版需要付费许可证。
Spyder 和 Jupyter Notebook 专为数据科学量身定制。 Spyder 提供带有特定数据工具的传统 IDE，而 Jupyter Notebook 提供用于原型设计和数据分析的交互式环境。
当然。许多开发人员针对不同的项目使用不同的 IDE。例如，开发人员可以使用 PyCharm 进行 Web 应用程序，使用 Jupyter Notebook 进行数据分析，使用 VS Code 进行脚本编写和多语言项目。
VS Code 相对轻量级，即使在较旧的系统上也能表现良好。 Thonny 是另一个轻量级选项，可在大多数机器上顺利运行并且适合初学者。
以上是4 中 Python 的最佳使用方式的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
