转载请联系Python学会公众号。00前言程序员尤其是在职业生涯初期经常问自己的一个问题是，在使用了哪种编程语言之后，什么样的IDE或文本编辑器会让他们的生活更美好、更高效。无论您是从事Web开发、移动/桌面应用程序开发还是数据科学，您对IDE的选择都会对您完美执行工作的能力产生巨大影响。IDE和文本编辑器是程序员用来编写代码、测试代码、调试代码并将其上传到GitHub或任何其他Git托管站点的特殊开发环境。正确的IDE或文本编辑器应该对大多数编程语言都灵活，让您轻松地对文件进行排序和组织，并让您轻松地共享它们。虽然许多IDE和文本编辑器提供了许多属性和选项来定制您的开发环境，但没有绝对最好的IDE。这一切都取决于个人喜好。有些人喜欢功能齐全的IDE，而另一些人则喜欢轻量级的文本编辑器。本文将介绍开发人员经常使用的6个顶级PythonIDE和文本编辑器，以使他们的工作流程尽可能顺畅和高效。因此，如果您正在寻找要使用的IDE或文本编辑器，请尝试这些，直到找到符合您偏好的那个。01Sublime让我们从我最喜欢的文本编辑器Sublime开始吧。Sublime是一款免费的文本编辑器，您可以使用它来编写、编辑和调试以几乎任何编程语言编写的代码。当您第一次下载并安装Sublime时，它??只是一个普通的、有些乏味的文本编辑器。然而，Sublime的强大之处在于，您可以根据要使用的编程语言安装附加组件。Sublime插件最好的部分是您可以自定义它们以满足您的需求，从颜色到整体外观，以及与GitHub或其他平台的连接。只需不到30分钟即可将Sublime设置为完美的开发环境，然后开始工作。02Spyder接下来是Spyder，科学的Python开发环境。Spyder是一个用于开发的免费开源IDE，尤其适用于Python。Spyder与其他IDE相比最大的优势是轻量级。Spyder是数据科学和机器学习应用程序的绝佳选择，因为它具有交互式编码模式，可让您实时分析数据。Spyder还提供了检查整个代码库或将其分成多个部分以便仔细查看的能力。它还集成了许多常用的数据科学包，例如NumPy、Pandas、SciPy和IPython。然而，使用IDE的最大优势可能是其集成的调试器。Spyder有一个很棒的图形化调试器，可以让你的测试和bug定位任务变得顺畅和容易。03Atom我们的下一个文本编辑器是Atom。Atom是由GitHub开发的开源文本编辑器。Atom的开发是为了支持许多常用的编程语言，例如Java和RubyonRails。但是，可以对其进行自定义以在编写Python代码时提供良好的用户体验。此外，Atom提供了许多插件，使其成为构建数据科学应用程序时使用的最佳编辑器之一，例如允许执行SQL查询的数据Atom包。除了强大的软件包外，Atom的优势之一就是它的社区。Atom拥有最活跃的社区之一，他们一直致力于为开发人员提供更好的服务。不言而喻，Atom具有强大的Git集成，使项目的版本控制跟踪变得轻而易举。04VisualStudioCodeVisualStudioCode（简称VSCode）是最完善、使用最广泛的IDE之一。VSCode是Python、C、C#和JavaScript开发人员使用的非常流行的IDE。VSCode是免费的、轻量级的和开源的。但它也为公司提供付费版本。VSCode有很多优点，特别是对于初学者来说，因为当你定义一个函数或类或者有一个小的语法错误时，它会提供命中和指针来帮助你。VSCode还与PyLint完美集成，PyLint是一种用于检查代码错误的Python检查器。使用VSCode的另一个优势是执行单元测试和REPL（读取-评估-打印循环）操作非常容易。05PyCharm如果您正在学习Python，您可能正在使用我们列表中的下一个IDE。PyCharm可能是最著名的PythonIDE。它最初是为Python开发的，这是它最大的优势。虽然支持多种编程语言很好，但为一种语言构建特定的IDE通常会提供更强大的开发环境。PyCharm提供了许多Python功能，例如代码/错误突出显示、Git集成和强大的图形调试器。PyCharm代码编辑器还允许您自定义其外观和颜色以匹配您的舒适度。此外，PyCharm有许多插件，您可以添加这些插件来扩展其功能。06JupyterNotebooks最后但绝对最受数据科学界欢迎的是JupyterNotebook。创建此列表时，我不得不提到JupyterNotebook。Jupyter是一种开源、免费的开发环境，因其多功能性、健壮性和易于共享代码文件而在编程社区中广泛使用。JupyterNotebook使开发人员能够将代码与markdown、HTML和LaTeX文本混合。Jupyter笔记本是一种基于服务器的结构，易于在浏览器中使用和操作。由于使用了IPython，其强大的可视化功能使其广受欢迎，尤其是在数据科学和量子计算方面。JupyterNotebook的一个扩展是JupyterLab，它提供了更多功能，例如可视化调试器。
