网站内容编辑器(6种顶级Pythonide和文本编辑器的开源IDE开发环境)

　　网站内容编辑器(6种顶级Pythonide和文本编辑器的开源IDE开发环境)

　　前言

　　程序员经常问自己一个问题，尤其是在他们职业生涯的开始阶段，之后编程语言以及哪种 IDE 或文本编辑器将使他们的生活变得更好、更高效。无论您是从事 Web 开发、移动/桌面应用程序开发还是数据科学，您对 IDE 的选择都会对您完美执行工作的能力产生巨大影响。

　　IDE 和文本编辑器是程序员用来编写代码、测试代码、调试代码并将其上传到 GitHub 或任何其他 Git 托管网站的特殊开发环境。对于大多数编程语言，正确的 IDE 或文本编辑器应该是灵活的，允许您轻松地对文件进行排序和组织，并允许您轻松地共享它们。

　　尽管许多 IDE 和文本编辑器提供了许多属性和选项来自定义开发环境，但没有绝对最好的 IDE。这一切都取决于个人喜好。有些人喜欢功能齐全的 IDE，而另一些人则喜欢轻量级的文本编辑器。

　　本文将介绍 6 个顶级 Python ide 和文本编辑器，开发人员经常使用它们来使他们的工作流程尽可能流畅和高效。因此，如果您正在寻找要使用的 IDE 或文本编辑器，请尝试这些方法，直到找到符合您偏好的方法。

　　升华

　　让我们从我最喜欢的文本编辑器 Sublime 开始。Sublime 是一个免费的文本编辑器，有一个付费版本，你可以用它来编写、编辑和调试几乎任何编程语言的代码。当您第一次下载并安装 Sublime 时，它​​只是一个普通的、有点无聊的文本编辑器。但是，Sublime 的强大之处在于您可以根据要使用的编程语言安装其他组件。

　　Sublime 插件最好的部分是您可以自定义它们以满足您的需求，从颜色到整体外观，以及与 GitHub 或其他平台的连接。只需不到 30 分钟就可以将 Sublime 设置为完美的开发环境，然后就可以开始工作了。

　　*敏*感*词*

　　下一个是 Spyder，科学的 Python 开发环境。Spyder 是一个免费的开源 IDE 开发，特别适用于 Python。与其他 IDE 相比，Spyder 的最大优势在于它是轻量级的。Spyder 是数据科学和机器学习应用程序的绝佳选择，因为它具有交互式编码模式，可让您实时分析数据。

　　Spyder 还提供了检查整个代码库或将其分成多个部分以便仔细查看的功能。它还集成了许多常用的数据科学包，例如 NumPy、Pandas、SciPy 和 IPython。然而，使用 IDE 的最大优势可能是它们的集成调试器。Spyder 有一个很棒的图形调试器，可以使您的测试和故障定位任务顺利而轻松。

　　原子

　　我们的下一个文本编辑器是 Atom。Atom 是由 GitHub 开发的开源文本编辑器。Atom 旨在支持许多常用的编程语言，例如 Java 和 Ruby on Rails。但是，可以对其进行自定义，以便在编写 Python 代码时提供良好的用户体验。此外，Atom 提供了许多插件，使其成为构建数据科学应用程序时使用的最佳编辑器之一，例如允许执行 SQL 查询的数据 Atom 包。

　　除了强大的软件包之外，Atom 的优势之一就是它的社区。Atom 拥有最活跃的社区之一，他们一直致力于开发它以使其更适合开发人员。毋庸置疑，Atom 具有强大的 Git 集成，可以使项目版本控制跟踪变得轻而易举。

　　视觉工作室代码

　　Visual Studio Code（VS Code）是最完整和使用最广泛的ide之一。VS Code 是 Python、C、C# 和 JavaScript 开发人员使用的非常流行的 IDE。VS Code 是免费、轻量级和开源的。但它也为公司提供了付费版本。

　　VS Code 有很多优点，特别是对于初学者来说，因为当你定义一个函数或类或者有一个小的语法错误时，它会提供命中和指针来帮助你。VS Code 还与 PyLint 有很好的集成。PyLint 是一个 Python 检查器，用于检查代码错误。使用 VS Code 的另一个优点是非常容易执行单元测试和 REPL（读取-评估-打印循环）操作。

　　PyCharm

　　如果您正在学习 Python，您可能会使用我们列表中的下一个 IDE。PyCharm 可能是最著名的 Python IDE。它最初是为 Python 开发的，这是它最大的优势。虽然支持多种编程语言很棒，但是为一种语言构建特定的 IDE 通常会提供更健壮的开发环境。

　　PyCharm 提供了许多 Python 功能，例如代码/错误突出显示、Git 集成和强大的图形调试器。PyCharm 代码编辑器还允许您自定义其外观和颜色以匹配您的舒适度。另外，PyCharm 有很多插件，你可以添加它们来扩展它的功能。

　　Jupyter 笔记本

　　最后但绝对是数据科学社区中最受欢迎的是 Jupyter Notebook。在创建这个列表时，我不禁提到了 Jupyter Notebook。Jupyter 是一种开源、免费的开发环境，由于它用途广泛、健壮且易于共享代码文件，因此在编程社区中被广泛使用。

　　Jupyter Notebook 使开发人员能够将少量代码与 Markdown、HTML 和 LaTeX 文本混合使用。Jupyter notebook 是一种基于服务器的结构，易于在浏览器中使用和操作。由于使用了IPython，它具有强大的可视化能力，这使它受到人们的喜爱，尤其是在数据科学和量子计算方面。Jupyter Notebook 的扩展是 Jupyter Lab，它提供了更*敏*感*词*，例如可视化调试器。

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