Python 2。
python3 和 python2是不兼容的,而且差异比较大,python3是不向下兼容的,但是绝大多数组件和扩展都是基于python2的。目前实际应用中大部分暂不考虑 Python3,有的时候注意写兼容 2/3 的代码。
用 Python2 为主的写新代码时要考虑以后迁移到 Python3 的可能性。据数据统计显示目前10% 使用 Python 3;20% 既使用Python 2也使用Python 3,Python 2用的更多;70% 使用Python 2。
其实python是linux上最常用的软件之一,但是linux目前的版本大部分还是使用python2的,而且,在linux上依赖python2的程序更多一些,所以 Python3 要代替 python2 成为主流还需要几年的时间。如果为了找工作还是学Python 2,学会了Python 2,由Python 2转到python3也不难。
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。
为初学者们介绍一下比较受欢迎且好用的工具。
一、最强终端:Upterm
本来想推荐fish或者zsh,但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用,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。
二、交互式解释器: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。
三、包管理必备:Anaconda
强烈推荐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。
四、编辑器:Sublime3
小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手,但有时候写一些轻量的小脚本,就会想用轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升,并且用起来比原来还要简单。配合安装Anaconda或CodeIntel插件,可以让 Sublime拥有近乎IDE的体验。
五、前端在线编辑器:CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的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。算是一个推荐补充吧。
六、Python Tutor
Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具,教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码,并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。
七、IPython
IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell,用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了,IPython 支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell 命令,内置了许多实用功能和函数,同时它也是科学计算和交互可视化的更佳平台。
八、Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 就像一个草稿本,能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中,以 Web 页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。
九、Anaconda
Python 虽好,可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题,特别是 Windows 平台很多包无法正常安装,为了解决这些问题,Anoconda 出现了,Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境,同时附带了一大批常用数据科学包,也是数据分析的标配。
十、Skulpt
Skulpt 是一个用 Java 实现的在线 Python 执行环境,它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。
以上推荐的十个Python开发工具,虽然都很好用,但是也不必全部都安装,毕竟适合自己的才是更好的,大家可以根据自己的需求进行选择。
学习python主要是自学或者报班学习的方式,但不建议自学。
如果想通过学习python改行,那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向,有 *** 爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等,各个方向都有特定的技能要求。
想学的话,当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言,不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率,也可以单独作为一项高新就业技能!
python可以做的事情:
软件开发:用python做软件是很多人正在从事的工作,不管是B/S软件,还是C/S软件,都能做。并且需求量还是挺大的;
数据挖掘:python可以 *** 出色的爬虫工具来进行数据挖掘,而在很多的 *** 公司中数据挖掘的岗位也不少;
游戏开发:python扩展性很好,拥有游戏开发的库,而且游戏开发绝对是暴力职业;
大数据分析:如今是大数据的时代,用python做大数据也是可以的,大数据分析工程师也是炙手可热的职位;
全栈工程师:如今程序员都在向着全栈的方向发展,而学习python更具备这方面的优势;
系统运维:python在很多linux中都支持,而且语法特点很向shell脚本,学完python做个系统运维也是很不错的。
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祝你学有所成,望采纳。
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