python开发东西,提高开发功率的利器

1. 集成开发环境（IDEs）： PyCharm：由JetBrains开发，是Python开发中最受欢迎的IDE之一，供给代码主动补全、调试、版别操控等功用。 VS Code：微软开发的轻量级代码编辑器，支撑多种编程言语，包含Python。经过装置Python扩展，能够供给强壮的Python开发支撑。 Spyder：专为科学核算和数据剖析规划的IDE，一般与Anaconda发行版一同运用。

2. 代码编辑器： Sublime Text：轻量级但功用强壮的代码编辑器，支撑多种编程言语和插件。 Atom：由GitHub开发的文本编辑器，支撑插件和扩展，能够定制为适宜Python开发的编辑器。

3. 版别操控体系： Git：最盛行的分布式版别操控体系，用于盯梢代码更改和办理版别。 GitHub：根据Web的Git库房保管服务，供给代码保管、协作和项目办理功用。

4. 包办理东西： pip：Python的包装置和办理东西，用于装置和办理Python包。 conda：Anaconda的包办理东西，用于装置和办理Python包以及依靠项。

5. 构建东西： setuptools：用于创建和办理Python包的构建东西。 CMake：跨渠道的构建体系，用于构建和办理软件项目。

6. 测验结构： unittest：Python的内置测验结构，用于编写和运转测验用例。 pytest：盛行的Python测验结构，供给简练的语法和丰厚的功用。

7. 调试东西： pdb：Python的内置调试器，用于调试Python代码。 PyCharm和VS Code：这两个IDE都供给强壮的调试功用，包含断点、单步履行和变量检查。

8. 文档东西： Sphinx：用于生成Python项目文档的文档生成器。 Markdown：轻量级符号言语，用于编写和格局化文档。

9. 数据剖析东西： NumPy：用于科学核算的根底库。 Pandas：用于数据剖析的库，供给数据结构和数据剖析东西。 Matplotlib：用于数据可视化的库。

10. Web开发结构： Django：高档Python Web结构，鼓舞快速开发和洁净、有用的规划。 Flask：轻量级Web结构，适宜小型到中型项目。

11. 机器学习库： scikitlearn：用于机器学习的Python库，供给简略有用的数据发掘和数据剖析东西。 TensorFlow和PyTorch：用于深度学习的结构，供给强壮的东西和库。

12. 异步编程： asyncio：Python的内置库，用于编写单线程并发代码。 Tornado：Web结构和异步网络库，用于处理长衔接和高并发。

这些东西和结构能够协助Python开发者更高效地编写、测验、调试和布置代码。挑选适宜的东西取决于项目的具体需求和开发者的个人偏好。

Python开发东西全解析：提高开发功率的利器

Python作为一种广泛运用的编程言语，具有丰厚的开发东西和库，这些东西和库能够极大地提高开发功率，简化开发流程。本文将为您具体介绍Python开发中常用的东西，协助您挑选最适宜您的开发环境。

装置Python：从Python官网下载并装置最新版别的Python，主张挑选64位版别。

装备环境变量：在体系环境变量中增加Python的装置途径，以便在指令行中直接运转Python指令。

装置IDE：引荐运用PyCharm、Visual Studio Code等集成开发环境（IDE），这些IDE供给了丰厚的功用，如代码提示、调试、版别操控等。

PyCharm：PyCharm是一款功用强壮的IDE，支撑Python、JavaScript、HTML等多种编程言语，具有代码提示、调试、版别操控等功用。

Visual Studio Code：Visual Studio Code是一款轻量级的代码编辑器，支撑多种编程言语，具有丰厚的插件生态体系，能够扩展其功用。

Sublime Text：Sublime Text是一款简练的代码编辑器，具有代码高亮、代码折叠、插件支撑等特色。

PyCharm调试器：PyCharm内置了强壮的调试器，支撑断点、单步履行、检查变量值等功用。

Visual Studio Code调试器：Visual Studio Code也内置了调试器，支撑Python调试，能够与Jupyter Notebook等东西合作运用。

pdb：pdb是Python内置的调试器，能够经过指令行进行调试，功用较为根底。

Git：Git是现在最盛行的版别操控体系，支撑分布式版别操控，能够便利地进行代码的提交、分支办理、兼并等操作。

SVN：SVN是另一种常用的版别操控体系，支撑集中式版别操控，适用于小型团队。

unittest：unittest是Python内置的单元测验结构，能够便利地编写测验用例，对代码进行测验。

pytest：pytest是一个强壮的测验结构，支撑多种测验插件，能够便利地进行测验用例的安排和办理。

unittest-xml-reporting：该插件能够将unittest测验成果生成XML格局的陈述，便利进行测验成果的剖析。

cProfile：cProfile是Python内置的功能剖析东西，能够剖析代码的履行时间，找出功能瓶颈。

line_profiler：line_profiler能够剖析代码中每行代码的履行时间，协助开发者找出功能瓶颈。

memory_profiler：memory_profiler能够剖析代码的内存运用情况，协助开发者优化内存运用。

autopep8：autopep8是一个主动化的PEP 8风格攻略的代码格局化东西，能够主动格局化Python代码。

black：black是一个Python代码格局化东西，遵从PEP 8风格攻略，能够主动格局