❶ python的開發環境是什麼東西那個環境是幹嘛用的 是的,我是菜鳥.
首先你的知道python是一種腳本語言，他的開發環境是用來編譯運行python源程序的。
要想編譯運行python的源程序，前提你先要在你的機器上安裝python，然後呢，通過python的解釋器你就能編譯運行python程序。安裝python後，會有一個ython的命令行工具，python.exe。也可以用windows下面自帶的集成IDE，那個你安裝python他會自動安裝，
類似的開發環境很多，網上搜下很多的，比如PythonWin，也很好用的
不知到說清楚沒，，手打的 ，給點分吧~·
❷ 優秀Python編程環境有什麼要求
編程語言在進行編程時，都需要藉助一定的集成開發環境和代碼編輯器，Python編程亦如此，以下是在Python初學者在選擇Python編輯器時，可以從以下幾個方面著手：
1. 保存和重載代碼文件
如果一款集成開發環境或者編輯器不允許你保存現有工作，並在之後重新打開時不能保持你離開時的相同狀態，那麼它就不是什麼集成開發環境。
2. 在環境內運行代碼
類似的是，如果你必須退出編輯器來運行Python代碼，那麼它也就是一個普通的文本編輯器。
3. 支持調試
在程序運行時支持逐步運行代碼是所有集成開發環境和大多數優秀代碼編輯器必備的核心功能。
4. 語法高亮
支持對代碼中的關鍵詞、變數和符號快速標識可以讓閱讀和理解代碼更為輕松。
5. 自動補充代碼格式
任何一個引人注目的編輯器或者集成開發環境都會在一個「while」或者「for」語句末端識別冒號，並且知道下一行應該縮進。
當然還有許多你或許關注的別的功能，例如源碼控制、擴展模型、構建和測試工具、語言幫助等等。但是以上所列5點是我認為一個出色的編輯環境所必須具備的核心功能。
❸ python編程環境有哪些
Python專用的編輯器和集成開發環境
PyCharm
類別：集成開發環境
PyCharm是最好的一個（也是唯一一個）專門面向於Python的全功能集成開發環境。同樣擁有付費版（專業版）和免費開源版（社區版），PyCharm不論是在Windows, Mac OS X系統中, 還是在Linux系統中都支持快速安裝和使用。
開箱即用，PyCharm直接支持Python開發環境，打開一個新的文件然後就可以開始編寫代碼。你也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，並且它支持源碼管理和項目。
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優點：這是真正的Python集成開發環境，擁有眾多便利和支持社區。它的編輯、運行和調試功能統統開箱即用。
缺點：PyCharm存在載入較慢的問題，另外對於已有的項目，默認設置可能需要調整。
Spyder
類別：集成開發環境
是一款為了數據科學工作流做了優化的開源Python集成開發環境。它是附在Anaconda軟體包管理器發行版中的，因此根據你的設置，或許你已經在機器中安裝了Spyder。
Spyder引人注目的一點是其目標受眾是使用Python的數據科學家們。你一定會留意到這一點，舉個例子來說，Spyder很好的集成了一些諸如SciPy、NumPy和Matplotlib這樣的公共Python數據科學庫。
Spyder擁有大部分你所期待的集成開發環境該具備的功能，例如具備強大語法高亮功能的代碼編輯器，Python代碼補全，甚至是集成文件瀏覽器。
我從未在其他Python編輯環境中見過的一個特殊功能是Spyder的「變數瀏覽器」功能，它會以表格形式出現在集成開發環境界面右側來展示數據。就我個人來說，雖然我並不十分需要這個功能，但是它看起來的確很整潔。如果你是一位日常用Python做數據科學工作的人，那你一定會深深愛上這個獨特的功能。Spyder關於IPython或者說Jupyter的集成也做得非常好。
總之，我認為Spyder比其他的集成開發環境更基本，我更願意把它看做是一款專業工具而不是我日常使用的編輯環境。關於Spyder比較優秀的一點是它兼容Windows、macOS和 Linux系統並且是一個完全開源軟體。
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優點：當你是使用Anaconda Python發行版的數據科學家時你會愛上它。
缺點：更有經驗的Python開發人員可能會覺得Spyder太基本了以至於不能支持每日所需的基本工作，這樣的話還不如選擇一個更為完整的集成開發環境或者定製編輯器解決方案。
Thonny
類別：集成開發環境
作為Python集成開發環境大家庭中的新成員，Thonny被稱作是針對新手的一款集成開發環境。由愛沙尼亞塔爾圖大學的計算機科學學院開發並維護的Thonny適用於全部主流平台，並且在網站上附有安裝指南。
默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，所以你不需要再安裝什麼新的東西。更有經驗的老手可能需要調整這個設置以便找到和使用已安裝的庫。
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優點：你是一名Python新人小白，並且一切就緒需要一款集成開發環境的時候你會選擇它。
缺點：更有經驗的Python老手可能會覺得Thonny同樣太基礎了，並且其內置解釋器只是一個工作場合，而不是一個可以與之共事的工具。此外，作為一款新興工具，你在遇到問題時很有可能發現沒有現成的解決方法。
❹ 學習python需要准備哪些環境
需要下載Python編譯器，建議安裝3.x，其次是代碼編輯器，推薦pycharn或者sublime text，這樣就可以寫代碼調試了
❺ python的開發環境有哪些
總結了10個開發環境，都是比較常見且很好用的，希望對你有所幫助：
PyCharm
PyCharm 是 JetBrains 開發的 Python IDE。PyCharm用於一般IDE具備的功能，比如， 調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制……另外，PyCharm還提供了一些很好的功能用於Django開發，同時支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！
2. Vim
曾有人開玩笑說，如果生成一段隨機字元串，有人回答給他一個Vim 編輯器就可以了。Vim 雖然使用門檻高，但是一旦你學會了，寫代碼的效率杠杠的，Vim 是高級文本編輯器，旨在提供實際的 Unix 編輯器』Vi』功能，支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花費太多的學習時間，一旦你需要一個無縫的編程體驗，那麼就會把 Vim 集成到你的工作流中。這是黑客最喜歡的編輯器之一。
3. Eclipse with PyDev
Eclipse 曾經是非常流行的 IDE，而且已經有了很久的歷史。雖然現在慢慢地被 jetbrains 家族替代了，但是，瘦死的駱駝比馬大，Eclipse with Pydev 允許開發者創建有用和互動式的 Web 應用。PyDev 是 Eclipse 開發 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的開發。
4. Sublime Text
Sublime Text 是開發者中最流行的編輯器之一，多功能，支持多種語言，而且在開發者社區非常受歡迎。Sublime 有自己的包管理器，開發者可以使用TA來安裝組件，插件和額外的樣式，所有這些都能提升你的編碼體驗。雖然作為收費軟體，良心的是你不需要付費也能正常使用，只不過是不是給你彈出一個購買的窗口，有錢了還是要支持一下正版軟體。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code (VSCode)為MS所開發的code editing tool，免費且開源，並支持Windows，Mac OS，Linux。VSCode像是精簡版的Visual Studio，升級版的Sublime。VSCode由於其非常的輕量，因此使用過程中非常的流暢，對於用戶不同的需要，可以自行下載需要的擴展(Extensions)來安裝。
對於配置Python開發環境來說，相比於Sublime，配置起來更加容易。VSCode配置完後的環境是可以直接進行可視化的Debug，再也不用打各種print或者用pdb調試命令了，回歸到Visual Studio里F10和F11。
6. Atom
Atom是由 GitHub 的程序員們打造的稱為「屬於21世紀」的代碼編輯器。它開源免費跨平台（支持 Windows、Mac、Linux 三大桌面平台），並且整合 GIT 並提供類似 SublimeText 的包管理功能，作為一個現代的代碼編輯器，Atom 支持各種編程語言的代碼高亮(HTML / CSS / Javascript / PHP / Python / C / C++ / Objective C / Java / JSON / Perl / CoffeeScript / Go / Sass / YAML / Markdown 等等)、 與大多數其他編輯器相比，Atom的語言支持已經算是覆蓋非常全面了。另外，它的代碼補全功能（也叫Snippets） 也非常好用，你只需輸入幾個字元即可展開成各種常用代碼，可以極大提高編程效率。
7. Emacs
GNU Emacs 是可擴展，自定義的文本編輯器，甚至是更多的功能。Emacs 的核心是 Emacs Lisp 解析器，但是支持文本編輯。如果你已經使用過 Vim，可以嘗試一下 Emacs。
8. Spyder
Spyder (前身是 Pydee) 是一個強大的互動式 Python 語言開發環境，提供高級的代碼編輯、交互測試、調試等特性，支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系統。Spyder是Anaconda科學計算工具中默認的開發工具，做數據分析、搞機器學習的人喜歡這個工具。
9. Thonny
Thonny是基於python內置圖形庫tkinter開發出來的支持多平台(windows,Mac,Linux)的python IDE，支持語法著色、代碼自動補全、debug等功能，如果你正在尋找一種「輕量級」的python IDE，那麼可以試一試Thonny。
10. Wing
Wingware 的 Python IDE 兼容 Python 2.x 和 3.x，可以結合 Django, matplotlib, Zope, Plone, App Engine, PyQt, PySide, wxPython, PyGTK, Tkinter, mod_wsgi, pygame, Maya, MotionBuilder, NUKE, Blender 和其他 Python 框架使用。Wing 支持測試驅動開發，集成了單元測試，nose 和 Django 框架的執行和調試功能。Wing IDE 啟動和運行的速度都非常快，支持 Windows, Linux, OS X 和 Python versi。
❻ 運行python代碼需要什麼環境
沒有特殊要求，Windows，Linux機器均可，只要安裝了對應版本的python環境即可。如果版本和代碼版本不匹配可能會有異常。比如python3和python2的語法就不同
❼ python學習需要搭建怎麼樣的環境
用Python來編寫機器學習，因為Python下有很多機器學習的庫。
numpy，scipy,matplotlib,scikit-learn，分別是科學計算包，科學工具集，畫圖工具包,機器學習工具集。
numpy :科學運算，主要是矩陣的運算。提供數組。
scipy：主要是一些科學工具集，信號處理工具集 數值計算。
scikit-learn：大量機器學習演算法。
matplotlib：畫圖工具
Ubuntu 下的安裝
sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-matplotlib
sudo apt-get install python-sklearn
window 安裝直接到網站下載exe文件，直接安裝即可。
❽ Python的運行環境是什麼
也可已用myeclipse來開發調試的，只要加個python的插件就行了，具體網路吧
❾ python webdriver需要安裝什麼環境
用active-python最大的好處就是，安裝後像PATH變數等都是配置好的，不需要自己動手實現。
從這里下載active python2.7.5的windows安裝版本，注意，如果是64位系統，則需要選擇(64-bit, x64)版本下載。
雙擊打開下載的文件，直接下一步安裝既可，很簡單,什麼都不需要更改。