① 學python用什麼軟體
本文推薦幾個常用的IDE
PyCharm
這是由 JetBrains 公司開發的一款 Python 開發工具，在 Windows、Mac OS 和 linux 操作系統中都可以使用。
PyCharm 具有語法高亮顯示、Project（項目）管理代碼跳轉、智能提示、自動完成、調試、單元測試以及版本控制等一般開發工具都具有的功能，除此之外，它還支持 Django（Python 的 Web 開發框架）框架下進行 Web 開發。
PyCharm 的主窗口如圖所示
PyCharm 開發工具可通過其官方網站下載獲取。需要注意的是，該網站提供了 2 個版本，一個是社區版（免費並且提供源代碼，適合多數讀者），另一個是專業版（免費試用）。
Microsoft Visual Studio
Microsoft Visual Studio，簡稱 VS，是 Microsoft（微軟）公司開發的一款用於進行 C# 和 ASP.NET 等應用的開發工具，但它也可以作為 Python 的開發工具，只需要在安裝時，選擇安裝 PTVS 插件即可。
PTVS 插件是一個開源插件，它支持編輯、瀏覽、智能感知、混合 Python/C++ 調試、Djange 等，適用於 Windows、Linux 和 Mac OS 客戶端的雲計算。
當 VS 安裝 PTVS 插件之後，就可以進行 Python 應用開發了，其開發界面如圖所示
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Eclipse+PyDev
Eclipse 是一個開源的、基於 Java 的可擴展開發平台，最初主要用於 Java 語言的開發。該平台可通過安裝不同的插件，進行不同語言的開發。
PyDev 是一款功能強大的 Eclipse 插件，它可以提供語法高亮、語法分析、語法錯誤提示，以及大綱視圖顯示導入的類、庫和函數、源代碼內部的超鏈接、運行和調試等功能。
當 Eclipse 在安裝 PyDev 插件後，就可以進行 Python 應用開發。其開發界面如圖所示
除此之外，還有 PythonWin（只針對 Win32 平台）、MacPython IDE（PythonWin 對應的 Mac 版本）、Emacs 和 Vim（功能強大的文本編輯器，可以用來編寫 Python 程序）等，都可以作為執行 Python 程序的 IDE。
需要注意的是，雖然適合作為 Python 開發工具的 IDE 有很多，選擇一個適合自己的即可。
② python一般用什麼軟體
python一般用什麼軟體?
python一般用的軟體有：Subpme Text、Atom、PyCharm等。
Subpme Text
Subpme Text是一款非常流行的代碼編輯器，其開發者是一名谷歌的工程師，其夢想是使之成為更好的文本編輯器。Subpme Text支持Python代碼編輯同時兼容所有平台，並且豐富的插件（稱之為「包」）擴展了語法和編輯功能。
安裝額外的Python擴展可能會比較棘手，Subpme Text中所有的包都是用Python寫成的，並且安裝社區擴展往往需要直接在Subpme Text中執行Python腳本。
優點：Subpme Text在編程社區內很受推崇。單單從代碼編輯器的角度來看，Subpme Text迅捷小巧並且具有良好的兼容性。
缺點：盡管你可以無限期的使用測試版本但是Subpme Text不是免費軟體。在Subpme Text中安裝擴展插件可能會比較棘手，另外並不支持直接在編輯器內部執行或調試代碼。
Atom
同樣兼容所有平台的Atom被稱為是「21世紀可破解的文本編輯器」。開源的Atom擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場，它是使用Electron構建的，Electron使用JavaScript、HTML和CSS構建跨平台的桌面應用。Python語言由一款可在Atom運行時安裝的擴展插件支持。
優點：得益於Electron，Atom廣泛兼容各大平台。同樣Atom小巧且下載和載入都非常迅速。
缺點：內置並不支持構建和調試，這些功能是由社區提供支持的。同樣由於Atom建立在Electron框架上，所以它始終運行在JavaScript進程中而不是作為本地應用運行。
PyCharm
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。
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。
相關推薦：《Python教程》以上就是小編分享的關於python一般用什麼軟體的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！
③ Python編程需要用什麼軟體
一、終端：Upterm
Upterm簡略好用，它是一個全渠道的終端，能夠說是終端里的IDE，有著強壯的自動補全功能。
二、互動式解說器：PtPython
一個互動式的Python解說器。支持語法高亮、提示乃至是vim和emacs的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了ptPython。
三、包管理：Anaconda
能幫你裝置好許多麻煩的軟體，包括：Python環境、pip包管理東西、常用的庫、配置好環境路徑等等。用Python搞數據方面的工作，就裝置Anaconda就好了，它乃至開發了一套JIT的解說器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算功率要求比較高的東西也能夠搞了。
四、腳本引擎：QPython
QPython是一個能夠在安卓體繫上運行Python腳本引擎，整合了Python解說器、Console、編輯器和SL4A庫，在安卓設備上你照樣能夠玩轉Python。
五、編輯器：Sublime3
Sublime更新了真·無雙·三·零版別之後，有了極大的提高，而且用起來比本來還要簡略。配合裝置Anaconda或CodeIntel插件，就能夠讓Sublime具有近乎IDE的體會。Sublime的字體色彩烘托，像VSCodeAtom類的編輯器我總會覺得色彩會有點發烏、不鮮艷，就像在PS做的圖拿到瀏覽器里會不一樣，長時間看會不舒服乃至想吐
六、IPython
一個根據Python Shell的互動式解說器。它的自動補全非常好用，乃至用了它之後，很多程序員小夥伴們就不想再用自帶的Python shell啦。
關於Python編程需要用什麼軟體，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
④ python用什麼軟體
對於學習Python的小夥伴，首推的Pycharm。
首先，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。PyCharm是一種Python IDE，帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語言開發時提高其效率的工具，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。此外，該IDE提供了一些高級功能，以用於支持Django框架下的專業Web開發。
其次是sublime text
Sublime Text 支持多種編程語言的語法高亮、擁有優秀的代碼自動完成功能，還擁有代碼片段(Snippet)的功能，可以將常用的代碼片段保存起來，在需要時隨時調用。支持 VIM 模式，可以使用Vim模式下的多數命令。支持宏，簡單地說就是把操作錄制下來或者自己編寫命令，然後播放剛才錄制的操作或者命令。
Sublime Text 還具有良好的擴展能力和完全開放的用戶自定義配置與神奇實用的編輯狀態恢復功能。支持強大的多行選擇和多行編輯。強大的快捷命令"可以實時搜索到相應的命令、選項、snippet 和 syntex， 按下回車就可以直接執行，減少了查找的麻煩。即時的文件切換。隨心所欲的跳轉到任意文件的任意位置。多重選擇功能允許在頁面中同時存在多個游標。
還有Jupyter, Jupyter Notebook(此前被稱為 IPython notebook)是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。
Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括:數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。
最後就是最基本的nopad++，最開始的時候是實用這款作為開發工具進行基礎練習。
Notepad++是一套自由軟體的純文本編輯器。該軟體以GPL發布，有完整的中文化介面及支持多國語言撰寫的功能(採用萬國碼UTF-8技術)。它的功能比Windows中的記事本(Notepad)強大，除了可以用來製作一般的純文字的幫助文檔，也十分適合用作撰寫電腦程序的編輯器。
建議在學習Python基礎的時候還是多使用Python自帶的IDLE。IDLE是開發python程序的基本IDE(集成開發環境)，具備基本的IDE的功能，是非商業Python開發的不錯的選擇。當安裝好python以後，IDLE就自動安裝好了，不需要另外去找。
⑤ 學習python，用什麼軟體
Python開發軟體可根據其用途不同分為兩種，一種是Python代碼編輯器，一種是Python集成開發工具，兩者的配合使用可以極大的提高Python開發人員的編程效率，以下是常用的幾款Python代碼編輯器和Python集成開發工具。
一、Python代碼編輯器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代碼編輯器，支持Python代碼編輯，同時兼容所有平台，並且豐富的插件擴展了語法和編輯功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受編程人士的喜愛！
2. Vim
Vim和Vi是一種模型編輯器，它將文本查看從文本編輯中分離，VIM在原始VI之上做了諸多改進，包括可擴展模型和就地代碼構建，VIMScripts可用於各種Python開發任務！
3. Atom
Atom被稱為「21世紀可破解的文本編輯器」，可以兼容所有平台，擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場，使用Electron構建，其運行時安裝的擴展插件可支持Python語言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款終身免費且兼容任何平台的代碼編輯器，使用強大的Lisp編程語言進行定製，並為Python開發提供各種定製腳本，是一款可擴展、可定製、自動記錄、實時顯示的編輯器，一直縈繞在UNIX周圍。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代碼編輯器，可擴展並且可以對幾乎所有任務進行配置，對於Python的支持可以在Visual Studio Code中安裝插件，只需快速點擊按鈕即可成功安裝，且可自動識別Python安裝和庫。
二、Python集成開發環境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款專門面向Python的全功能集成開發環境，同樣擁有付費版和免費開源版，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。
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，也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，它還支持源碼管理和項目，並且其擁有眾多便利和支持社區，能夠快速掌握學習使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成開發環境的一個插件，支持Python調試、代碼補全和互動式Python控制台等，在Eclipse中安裝PyDev非常便捷，只需從Eclipse中選擇「Help」點擊「Eclipse Marketplace」然後搜索PyDev，點擊安裝，必要的時候重啟Eclipse即可，對於資深Eclipse開發者來說，PyDev可以很輕松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成開發平台，提供了免費版和付費版，可以支持各種平台的開發，且附帶了自己的擴展插件市場。在Visual Studio中可進行Python編程，並且支持Python智能感知、調試和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder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，Spyder擁有大部分集成開發環境該具備的功能，如強大語法高亮功能的代碼編輯器、Python代碼補全以及集成文件瀏覽器，其還具有其他Python編輯環境中所不具備的變數瀏覽器功能，十分適合使用Python的數據科學家們。
5. Thonny
Thonny是針對新手的一款集成開發環境，適用於全部主流平台，默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，十分方便新手使用！
⑥ 學習python用什麼軟體
一、Python代碼編輯器
Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代碼編輯器，支持Python代碼編輯，同時兼容所有平台，並且豐富的插件擴展了語法和編輯功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受編程人士的喜愛！
2. Vim
Vim和Vi是一種模型編輯器，它將文本查看從文本編輯中分離，VIM在原始VI之上做了諸多改進，包括可擴展模型和就地代碼構建，VIMScripts可用於各種Python開發任務！
3. Atom
Atom被稱為「21世紀可破解的文本編輯器」，可以兼容所有平台，擁有時尚的界面、文件系統瀏覽器和擴展插件市場，使用Electron構建，其運行時安裝的擴展插件可支持Python語言！
二、Python集成開發環境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款專門面向Python的全功能集成開發環境，同樣擁有付費版和免費開源版，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。
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，也可以在PyCharm中直接運行和調試Python程序，它還支持源碼管理和項目，並且其擁有眾多便利和支持社區，能夠快速掌握學習使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成開發環境的一個插件，支持Python調試、代碼補全和互動式Python控制台等，在Eclipse中安裝PyDev非常便捷，只需從Eclipse中選擇「Help」點擊「Eclipse Marketplace」然後搜索PyDev，點擊安裝，必要的時候重啟Eclipse即可，對於資深Eclipse開發者來說，PyDev可以很輕松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成開發平台，提供了免費版和付費版，可以支持各種平台的開發，且附帶了自己的擴展插件市場。在Visual Studio中可進行Python編程，並且支持Python智能感知、調試和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Thonny
Thonny是針對新手的一款集成開發環境，適用於全部主流平台，默認情況下，Thonny會和自帶捆綁的Python版本一起安裝，十分方便新手使用！
⑦ python數據分析用什麼軟體
Python是數據處理常用工具，可以處理數量級從幾K至幾T不等的數據，具有較高的開發效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平台性，這里就為大家分享幾個不錯的數據分析工具。Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方擴展庫的簡要介紹：（推薦學習：Python視頻教程）
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理丟失數據。合並流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：
N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。非常便於傳送數據到用低級語言編寫(CC++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
3. Matplotpb
Matplotpb是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotpb是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。 使用Matplotpb，可以定製所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。 Matplotpb是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。 Matplotpb有一套允許定製各種屬性的默認設置，可以控制Matplotpb中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotpb;有著科學計算工具包Scipy。 Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotpb能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴於Numpy、Scipy和Matplotpb等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。 Scikit-Learn的安裝需要Numpy S Matplotpb等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，通過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的演算法。 Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
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⑧ 新手學python用什麼軟體
幾款常用的Python軟體工具。
1、Upterm
它是一個全平台的終端，可以說是終端里的IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫Upterm之後現在已經17000+Star了。
2、Ptpython
一個互動式的Python解釋器。支持語法高亮、提示甚至是vim和emacs的鍵入模式。
3、Anaconda
它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括：Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器 Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
4、CodeSandbox
雖然這個不算是Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於React、Vue這些主流前端框架都支持。
5、Pycharm
Pycharm是程序員常常使用的開發工具，簡單、易用，並且能夠設置不同的主題模式，根據自己的喜好來設置代碼風格。
6、IPython
如何進行互動式編程？沒錯，就是通過IPython。IPython相對於Python自帶的Shell要好用的多，並且能夠支持代碼縮進、Tab鍵補全代碼等功能。如果進行互動式編程，這是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
這個工具可能對初學者比較有用，而對於中高級程序員則用處較少。這個工具的特色是能夠清楚的理解每一行代碼是如何在計算機中執行的，中高級程序員一般通過分步調試可以實現類似的功能。這個工具對於最初接觸Python、最初來學習編程的同學還是非常有用的，初學者不妨體驗看看。
8、IDLE
IDLE是python創初人Guido van Rossum使用python and Tkinter來創建的一個集成開發環境。要使用IDLE必須安裝python and Tkinter。特性：自動縮進，彩色編碼，命令歷史(Alt+p,Alt+n)和單詞自動(Alt+/)完成。用IDLE執行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter應用程序，它會自動調用mainloop。再調用一次mainloop會與IDLE的事件循環沖突，造成運行時錯誤。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux環境。用它創建的程序可在任何一種平台上運行，負責維護它的是TheKompany.com。他們發布了該軟體的個人版，只提供有限的支持；以及專業版，需要許可，面向商業軟體開發者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的開源發布 ，一個免費的動態語言的多語言編輯器，基於屢獲殊榮的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服務端語言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit編寫代碼時，通過其提供的自動完成、調用提示、語法糾正、代碼片斷等功能可以充分提高你的編碼效率，助你寫出高質量的代碼。
相信大家看完以上推薦的十款Python軟體工具，一定對「學Python需要安裝什麼軟體」這個問題有了答案。那麼趕緊用起來吧，相信安裝了以上的軟體工具，大家學Python的效率會有很大的改善。
⑨ python編程用哪個軟體
1、Upterm：屬於一個終端，簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端裡面的IDE，有強大的自動補全功能;
2、PtPython：屬於互動式的Python解釋器，支持語法高亮、提示，甚至是Vim和emacs的鍵入模式;
3、Anaconda：包管理，可以幫你安裝許多麻煩的軟體，包含Python環境、pip包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等，用Python搞數據方面的工作，就安裝Anaconda即可;
4、QPython：是一個可以在安卓系統上運行的Python腳本引擎，整合了Python解釋器、Console、編輯器和SL4A庫，在安卓設備上照樣可以玩轉Python;
5、Sublime3：自從更新之後，有了很大的提升，比原來更加好用、簡單。配合安裝Anaconda和Codelntel插件，就可以讓sublime擁有接近IDE的體驗。
6、IPython：基於Python shell的互動式解釋器，自動補全功能非常好用，深受程序員的喜歡。
⑩ 計算機二級python用什麼軟體
您好，很高興為您解答問題。
Windows 7 操作系統，建議 Python 3．4．2 至 Python 3．5．3 版本，IDLE 開發環境。
建議用模擬軟體進行練習，有操作演示，也可以評分的。
以上就是所有回答，希望對您有所幫助。