指南：本文的首席执行官注释将介绍Spyder使用Django的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
1. Pycharm
Pycharm是Python唯一的完整功能整合开发环境。它还已经付款和免费开源。Pycharm支持在Windows，Mac OS X系统或Linux系统中快速安装和使用。
Pycharm直接支持Python开发环境，打开一个新文件，然后您可以开始编写代码。您还可以直接在Pycharm中运行并调试Python程序。
2. Eclipse + Pydev
PYDEV是Eclipse集成开发环境的插头。它支持Python调试，代码完成和交互式Python控制台。在Eclipse中安装PYDEV非常方便。您只需要从Eclipse中选择“帮助”即可单击“ Eclipse Marketplace”并搜索Pydev。，单击安装，必要时重新启动Eclipse。对于高级Eclipse开发人员，Pydev可以轻松开始！
3.视觉工作室
Visual St.支持调试和其他工具。值得注意的是，Visual Studio不支持Linux平台！
4.间谍
Spyder是一种开源Python集成开发环境，已针对数据科学进行了优化。功能代码编辑器，Python代码完成和集成文件浏览器，该浏览器还具有可变的浏览器函数，在其他Python编辑环境中不可用，这是非常非常非常非常的。适用于使用Python数据科学家。
5. Thonny
Thonny是新手的综合开发环境，适合所有主流平台。默认情况下，Thonny将与捆绑的Python版本捆绑一起安装，这对于新手使用非常方便！
在Spyder中安装Python软件包的方法：1。单击[Start]，[Anaconda]，[Anaconda提示];2.执行[PIP install Pydotplus]命令；3.安装完成后，执行导入命令。
特定方法：
（推荐学习：Python进入教程）
1.首先找到Anaconda命令窗口。我们单击“开始，所有程序”，Anaconda，Anaconda提示。目前，它将输入以下页面：
2.然后输入PIP安装pydotplus命令并在汽车中运行并开始安装，获取以下页面：
显示成功安装。
3.最终打开Spyder，进口的袋子刚刚安装，如下：
Jupyter的默认工作环境是Corda基础。当您需要在Conda中创建的环境时，需要安装插件-NB_CONDA。
以下是默认环境（路径已修改为d：myDoc）
安装nb_conda后，conda选项还可以！
创建新的jober文件后，单击内核以选择不同的conda环境
Spyder的默认值是Conda基础环境。即使您在其他环境中输入SPYDER，它也位于Conda基础环境中。
例如，如果创建环境PY3，则要在此环境中使用Spyder打开Anaconda提示，并输入以下以下命令
结论：以上是首席CTO注释向所有人提出的Spyder的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。