Auswahl der idealen Python-IDE
Im Bereich der Python-Codierung ist die Auswahl der am besten geeigneten IDE (Integrated Development Environment) von entscheidender Bedeutung. Diese Entscheidung h?ngt stark von individuellen Vorlieben und spezifischen Anforderungen ab. Um Sie bei Ihrer Auswahl zu unterstützen, werfen wir einen Blick auf die vielf?ltigen verfügbaren Optionen.
Atom
Atom zeichnet sich durch eine hochgradig anpassbare und erweiterbare IDE aus, die sich durch Klammeranpassung und Code auszeichnet Vervollst?ndigung und Integration der Quellcodeverwaltung. Allerdings sind die UML-Bearbeitungsfunktionen begrenzt.
Editra
Editra ist eine intuitive und leichte IDE, die automatische Code-Vervollst?ndigung, Code-Faltung und mehrsprachige Unterstützung bietet. Es fehlt an Fehlermarkierung und Unit-Testing-Integration.
Emacs
Emacs ist eine leistungsstarke und anpassbare IDE mit beispielloser Vielseitigkeit. Es bietet erweiterte Funktionen wie automatische Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung und umfassende Integration der Quellcodeverwaltung, es fehlen jedoch GUI-Designtools.
Eric Ide
Eric Ide ist ein Python -spezifische IDE, die einen umfassenden Satz an Tools bereitstellt, einschlie?lich Debugging, Refactoring und GUI-Designunterstützung. Es mangelt jedoch an plattformübergreifender Kompatibilit?t und Unit-Testing-Integration.
Geany
Geany ist eine leichte IDE, die Code-Vervollst?ndigung, Klammerabgleich und mehrsprachige Unterstützung bietet . Seine Debugging- und Refactoring-Funktionen sind begrenzt.
Gedit
Gedit ist eine einfache IDE mit begrenzten Python-spezifischen Funktionen, bietet aber eine gute automatische Codevervollst?ndigung, Klammerabgleich, und Code-Faltung.
Idle
Idle ist eine grundlegende IDE enthalten mit Python-Distribution und bietet eine einfache Codebearbeitungsumgebung mit begrenztem Fehler-Markup und automatischer Code-Vervollst?ndigung.
IntelliJ
IntelliJ ist eine kommerzielle IDE mit umfassender Unterstützung für Python Entwicklung, einschlie?lich automatischer Codevervollst?ndigung, Debugging, Refactoring und Codevorlagen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfl?che und umfangreiche Dokumentation.
JEdit
JEdit ist eine plattformübergreifende IDE mit grundlegenden Python-Bearbeitungsfunktionen, einschlie?lich automatischer Codevervollst?ndigung und Zeilennummerierung , aber es fehlen Fehlermarkierung und Debugging Tools.
KDevelop
KDevelop ist eine funktionsreiche IDE, die speziell für die C-Entwicklung entwickelt wurde, aber auch eingeschr?nkte Python-Unterstützung bietet, einschlie?lich Debugging und automatischer Code-Vervollst?ndigung.
Komodo
Komodo ist eine kommerzielle IDE, die für Python und andere dynamische Sprachen entwickelt wurde. Bereitstellung einer robusten Suite von Funktionen, einschlie?lich automatischer Code-Vervollst?ndigung, Refactoring und umfangreichen Debugging-Tools.
NetBeans
NetBeans ist eine plattformübergreifende IDE mit einer breiten Palette an Programmiersprachenunterstützung, einschlie?lich Python. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools, wie automatische Code-Vervollst?ndigung, Debugging, Refactoring und Unit-Test-Integration.
Notepad
Notepad ist ein leichter Texteditor mit eingeschr?nkter Funktionalit?t Python-Bearbeitungsfunktionen. Es bietet grundlegende automatische Codevervollst?ndigung und Klammerabgleich, es fehlen jedoch Fehlermarkierungs- und Debugging-Tools.
Pfaide
Pfaide ist eine leistungsstarke und erweiterbare IDE, die speziell für die Python-Entwicklung entwickelt wurde. Bietet automatische Codevervollst?ndigung, Debugging, Refactoring und einen anpassbaren Benutzer Schnittstelle.
PIDA
PIDA ist eine leichte VIM-basierte IDE, die grundlegende Python-Bearbeitungsfunktionen bietet, einschlie?lich automatischer Codevervollst?ndigung, Klammerabgleich und Codefaltung.
PTVS
PTVS ist eine kommerzielle IDE, die auf Visual Studio basiert und ein umfassendes Set bietet von Tools für die Python-Entwicklung, einschlie?lich automatischer Code-Vervollst?ndigung, Debugging, Refactoring und WPF-basierter GUI-Designunterstützung.
PyCharm
PyCharm ist eine kommerzielle IDE, die speziell für entwickelt wurde Python-Entwicklung mit zahlreichen Funktionen wie automatischer Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung, Debugging, Refactoring und Unterstützung für JavaScript.
PyDev (Eclipse)
PyDev ist ein Plug-in, das Python-Entwicklungsfunktionen in die Eclipse-IDE integriert und automatische Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung, Debugging, und Refactoring Tools.
PyScripter
PyScripter ist eine leichte IDE mit einer minimalistischen Oberfl?che, die automatische Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung und Codefaltung bietet. Seine Debugging- und Refactoring-Funktionen sind begrenzt.
PythonWin
PythonWin ist eine grundlegende IDE, die automatische Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung und Debugging bietet. Das Refactoring und die Mehrsprachenunterstützung sind begrenzt.
SciTE
SciTE ist ein plattformübergreifender Texteditor mit grundlegenden Python-Bearbeitungsfunktionen, einschlie?lich automatischer Code-Vervollst?ndigung und Klammerabgleich und Code-Faltung. Es fehlen Debugging- und Refactoring-Tools.
ScriptDev
ScriptDev ist eine kommerzielle IDE, die speziell für Python und andere Skriptsprachen entwickelt wurde und automatische Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung, Debugging usw. bietet. Refactoring und GUI-Design Unterstützung.
Spyder
Spyder ist eine plattformübergreifende IDE, die neben grundlegenden Python-Bearbeitungsfunktionen, wie z. B. automatischer Codevervollst?ndigung, auch eine Reihe wissenschaftlicher Computertools bietet. Fehlermarkierung und Debugging.
Sublime Text
Sublime Text ist ein kommerzieller und erweiterbarer Texteditor, der eine breite Palette von Funktionen für die Python-Entwicklung bietet, einschlie?lich automatischer Codevervollst?ndigung, Fehlermarkierung, Debugging und plattformübergreifender Kompatibilit?t.
TextMate
TextMate ist ein reiner Mac-Texteditor mit eingeschr?nktem
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Python-IDE ist die richtige für Sie?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Pythons Müllsammlungsmechanismus verwaltet das Speicher automatisch durch Referenzz?hlung und periodische Müllsammlung. Die Kernmethode ist die Referenzz?hlung, die den Speicher sofort freigibt, wenn die Anzahl der Referenzen eines Objekts Null ist. Es kann jedoch keine kreisf?rmigen Referenzen verarbeiten, daher wird ein Müllsammlungsmodul (GC) eingeführt, um die Schleife zu erkennen und zu reinigen. Die Müllsammlung wird normalerweise ausgel?st, wenn die Referenzzahl w?hrend des Programmbetriebs abnimmt, die Allokations- und Freisetzungsdifferenz überschreitet den Schwellenwert oder wenn gc.collect () manuell bezeichnet wird. Benutzer k?nnen das automatische Recycling durch gc.disable () deaktivieren, gc.collect () manuell ausführen und Schwellenwerte anpassen, um die Kontrolle über GC.Set_Threshold () zu erreichen. Nicht alle Objekte nehmen am Loop -Recycling teil. Wenn Objekte, die keine Referenzen enthalten, durch Referenzz?hlung verarbeitet werden, ist es integriert

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector
