① 学python用什么软件
本文推荐几个常用的IDE
PyCharm
这是由 JetBrains 公司开发的一款 Python 开发工具，在 Windows、Mac OS 和 linux 操作系统中都可以使用。
PyCharm 具有语法高亮显示、Project（项目）管理代码跳转、智能提示、自动完成、调试、单元测试以及版本控制等一般开发工具都具有的功能，除此之外，它还支持 Django（Python 的 Web 开发框架）框架下进行 Web 开发。
PyCharm 的主窗口如图所示
PyCharm 开发工具可通过其官方网站下载获取。需要注意的是，该网站提供了 2 个版本，一个是社区版（免费并且提供源代码，适合多数读者），另一个是专业版（免费试用）。
Microsoft Visual Studio
Microsoft Visual Studio，简称 VS，是 Microsoft（微软）公司开发的一款用于进行 C# 和 ASP.NET 等应用的开发工具，但它也可以作为 Python 的开发工具，只需要在安装时，选择安装 PTVS 插件即可。
PTVS 插件是一个开源插件，它支持编辑、浏览、智能感知、混合 Python/C++ 调试、Djange 等，适用于 Windows、Linux 和 Mac OS 客户端的云计算。
当 VS 安装 PTVS 插件之后，就可以进行 Python 应用开发了，其开发界面如图所示
推荐学习《Python教程》
Eclipse+PyDev
Eclipse 是一个开源的、基于 Java 的可扩展开发平台，最初主要用于 Java 语言的开发。该平台可通过安装不同的插件，进行不同语言的开发。
PyDev 是一款功能强大的 Eclipse 插件，它可以提供语法高亮、语法分析、语法错误提示，以及大纲视图显示导入的类、库和函数、源代码内部的超链接、运行和调试等功能。
当 Eclipse 在安装 PyDev 插件后，就可以进行 Python 应用开发。其开发界面如图所示
除此之外，还有 PythonWin（只针对 Win32 平台）、MacPython IDE（PythonWin 对应的 Mac 版本）、Emacs 和 Vim（功能强大的文本编辑器，可以用来编写 Python 程序）等，都可以作为执行 Python 程序的 IDE。
需要注意的是，虽然适合作为 Python 开发工具的 IDE 有很多，选择一个适合自己的即可。
② python一般用什么软件
python一般用什么软件?
python一般用的软件有：Subpme Text、Atom、PyCharm等。
Subpme Text
Subpme Text是一款非常流行的代码编辑器，其开发者是一名谷歌的工程师，其梦想是使之成为更好的文本编辑器。Subpme Text支持Python代码编辑同时兼容所有平台，并且丰富的插件（称之为“包”）扩展了语法和编辑功能。
安装额外的Python扩展可能会比较棘手，Subpme Text中所有的包都是用Python写成的，并且安装社区扩展往往需要直接在Subpme Text中执行Python脚本。
优点：Subpme Text在编程社区内很受推崇。单单从代码编辑器的角度来看，Subpme Text迅捷小巧并且具有良好的兼容性。
缺点：尽管你可以无限期的使用测试版本但是Subpme Text不是免费软件。在Subpme Text中安装扩展插件可能会比较棘手，另外并不支持直接在编辑器内部执行或调试代码。
Atom
同样兼容所有平台的Atom被称为是“21世纪可破解的文本编辑器”。开源的Atom拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，它是使用Electron构建的，Electron使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台的桌面应用。Python语言由一款可在Atom运行时安装的扩展插件支持。
优点：得益于Electron，Atom广泛兼容各大平台。同样Atom小巧且下载和载入都非常迅速。
缺点：内置并不支持构建和调试，这些功能是由社区提供支持的。同样由于Atom建立在Electron框架上，所以它始终运行在JavaScript进程中而不是作为本地应用运行。
PyCharm
PyCharm是最好的一个（也是唯一一个）专门面向于Python的全功能集成开发环境。同样拥有付费版（专业版）和免费开源版（社区版），PyCharm不论是在Windows, Mac OS X系统中, 还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
开箱即用，PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码。你也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，并且它支持源码管理和项目。
优点：这是真正的Python集成开发环境，拥有众多便利和支持社区。它的编辑、运行和调试功能统统开箱即用。
缺点：PyCharm存在加载较慢的问题，另外对于已有的项目，默认设置可能需要调整。
相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python一般用什么软件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
③ Python编程需要用什么软件
一、终端：Upterm
Upterm简略好用，它是一个全渠道的终端，能够说是终端里的IDE，有着强壮的自动补全功能。
二、交互式解说器：PtPython
一个交互式的Python解说器。支持语法高亮、提示乃至是vim和emacs的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptPython。
三、包管理：Anaconda
能帮你装置好许多麻烦的软件，包括：Python环境、pip包管理东西、常用的库、配置好环境路径等等。用Python搞数据方面的工作，就装置Anaconda就好了，它乃至开发了一套JIT的解说器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算功率要求比较高的东西也能够搞了。
四、脚本引擎：QPython
QPython是一个能够在安卓体系上运行Python脚本引擎，整合了Python解说器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上你照样能够玩转Python。
五、编辑器：Sublime3
Sublime更新了真·无双·三·零版别之后，有了极大的提高，而且用起来比本来还要简略。配合装置Anaconda或CodeIntel插件，就能够让Sublime具有近乎IDE的体会。Sublime的字体色彩烘托，像VSCodeAtom类的编辑器我总会觉得色彩会有点发乌、不鲜艳，就像在PS做的图拿到浏览器里会不一样，长时间看会不舒服乃至想吐
六、IPython
一个根据Python Shell的交互式解说器。它的自动补全非常好用，乃至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦。
关于Python编程需要用什么软件，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
④ python用什么软件
对于学习Python的小伙伴，首推的Pycharm。
首先，PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，
更酷的是，PyCharm支持IronPython。PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
其次是sublime text
Sublime Text 支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能，还拥有代码片段(Snippet)的功能，可以将常用的代码片段保存起来，在需要时随时调用。支持 VIM 模式，可以使用Vim模式下的多数命令。支持宏，简单地说就是把操作录制下来或者自己编写命令，然后播放刚才录制的操作或者命令。
Sublime Text 还具有良好的扩展能力和完全开放的用户自定义配置与神奇实用的编辑状态恢复功能。支持强大的多行选择和多行编辑。强大的快捷命令"可以实时搜索到相应的命令、选项、snippet 和 syntex， 按下回车就可以直接执行，减少了查找的麻烦。即时的文件切换。随心所欲的跳转到任意文件的任意位置。多重选择功能允许在页面中同时存在多个光标。
还有Jupyter, Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。
最后就是最基本的nopad++，最开始的时候是实用这款作为开发工具进行基础练习。
Notepad++是一套自由软件的纯文本编辑器。该软件以GPL发布，有完整的中文化接口及支持多国语言撰写的功能(采用万国码UTF-8技术)。它的功能比Windows中的记事本(Notepad)强大，除了可以用来制作一般的纯文字的帮助文档，也十分适合用作撰写电脑程序的编辑器。
建议在学习Python基础的时候还是多使用Python自带的IDLE。IDLE是开发python程序的基本IDE(集成开发环境)，具备基本的IDE的功能，是非商业Python开发的不错的选择。当安装好python以后，IDLE就自动安装好了，不需要另外去找。
⑤ 学习python，用什么软件
Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。
一、Python代码编辑器
1. Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！
2. Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！
⑥ 学习python用什么软件
一、Python代码编辑器
Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！
2. Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！
⑦ python数据分析用什么软件
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是第三方扩展库的简要介绍：（推荐学习：Python视频教程）
1. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。
带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
使用Pandas更容易处理丢失数据。合并流行数据库（如：基于SQL的数据库）Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：
N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。
3. Matplotpb
Matplotpb是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotpb是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotpb，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotpb是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 Matplotpb有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotpb中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。
4. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotpb;有着科学计算工具包Scipy。 Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotpb能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotpb等。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。 Scikit-Learn的安装需要Numpy S Matplotpb等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。 Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python数据分析用什么软件的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！
⑧ 新手学python用什么软件
几款常用的Python软件工具。
1、Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能。之前的名字叫BlackWindow，有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
2、Ptpython
一个交互式的Python解释器。支持语法高亮、提示甚至是vim和emacs的键入模式。
3、Anaconda
它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，就安装它就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器 Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。
4、CodeSandbox
虽然这个不算是Python开发工具，但如果后端工程师想写前端的话，这个在线编辑器太方便了，简直是节省了后端工程师的生命啊！不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，采让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
5、Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
6、IPython
如何进行交互式编程？没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的Shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、Tab键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者不妨体验看看。
8、IDLE
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。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。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。
9、BlackAdder
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。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的开源发布 ，一个免费的动态语言的多语言编辑器，基于屡获殊荣的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服务端语言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit编写代码时，通过其提供的自动完成、调用提示、语法纠正、代码片断等功能可以充分提高你的编码效率，助你写出高质量的代码。
相信大家看完以上推荐的十款Python软件工具，一定对“学Python需要安装什么软件”这个问题有了答案。那么赶紧用起来吧，相信安装了以上的软件工具，大家学Python的效率会有很大的改善。
⑨ python编程用哪个软件
1、Upterm：属于一个终端，简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里面的IDE，有强大的自动补全功能;
2、PtPython：属于交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是Vim和emacs的键入模式;
3、Anaconda：包管理，可以帮你安装许多麻烦的软件，包含Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等，用Python搞数据方面的工作，就安装Anaconda即可;
4、QPython：是一个可以在安卓系统上运行的Python脚本引擎，整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上照样可以玩转Python;
5、Sublime3：自从更新之后，有了很大的提升，比原来更加好用、简单。配合安装Anaconda和Codelntel插件，就可以让sublime拥有接近IDE的体验。
6、IPython：基于Python shell的交互式解释器，自动补全功能非常好用，深受程序员的喜欢。
⑩ 计算机二级python用什么软件
您好，很高兴为您解答问题。
Windows 7 操作系统，建议 Python 3．4．2 至 Python 3．5．3 版本，IDLE 开发环境。
建议用模拟软件进行练习，有操作演示，也可以评分的。
以上就是所有回答，希望对您有所帮助。