有哪些值得推荐的Python开发工具
Python入门十分简单，但使用正确的工具，则会使我们的学习工作变得更加便捷。有哪些Python开发工具值得推荐呢？以下是我的建议。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 使用起来十分直观方便，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，是数据分析、机器学习的必备工具。
例如，在使用Tensorflow进行深度神经网络模型的编写是，使用Jupyter Notebook，就可以把模型构建的每一步都加上说明，图标和注释，甚至可以展示中间结果，可以十分方便地展示模型的思路。
Anoconda
Python 虽然入门简单，可对于初学者来说，还是会遇到各种各样的包管理和 Python 版本问题，特别是 Windows 平台很多包无法正常安装。Anoconda 的出现大大解决了这些问题，其包含了一个包管理工具和一个 Python 环境，同时附带了许多常用的数据科学相关的包，是进行数据分析和机器学习的重要工具。
举例来说，对于一位从未有专业编程经历的研究者而言，直接安装Python需要下载安装包，考虑不同操作系统和版本，下载后需要进行一系列的安装和配置，还要把一些需要用到的库进行下载和安装，十分繁琐。但有了 Anoconda，这位研究者只需下载一个安装包，点击安装，就可以得到一个应有尽有的数据科学开发环境了，十分便利。
PyCharm
PyCharm是一个Python IDE，带有一整套 Python相关的集成环境和工具，可以帮助用户提高开发效率，包括代码调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等。PyCharm功能齐全，几乎每一位Python开发者都会对齐赞不绝口。
PyCharm与其他的代码编辑器不同，它是针对Python语言提高的集成开发环境提供的工具是成套的，是十分完善的，对于专业开发者而言十分有用。如进行Python单元测试的编写和启动，以及针对Django框架的快速搭建等，这类功能往往难以在其他一般的编辑器找到。
与前面讲的工具不同，PyCharm一般针对的是专业的Python代码开发者，而非数据科学专家和人工智能专家，在选择前需要留意。
总结
Jupyter Notebook，Anaconda和PyCharm，它们都是十分优秀的Python开发工具，经过了充足的时间考验，可以为你的Python开发之路大大提高效率，不容错过。
对于python的开发工具，有sublimeText,vs code,pycharm等好用的工具
阅读源码为主
sublime是一款非常便携的编辑软件，可以支持各种编程语言，比如golang,python,shell等这些编程语言的高亮显示，而且支持分屏阅读的模式，对于分析阅读项目的源码非常的好用
vim
对于资深的程序员来说，可能会直接在linux的服务器上直接使用vim进行编程，vim是一个强大的工具，对于高亮语法也支持，而且也支持通过vsplit命令来分屏，vim的三种模式（命令模式，输入模式，底线命令模式），熟悉vim的常用模式和命令之后，开发写代码非常的方便
vscode && pycharm
这两款软件差不多吧，专门设计用来程序开发，vs code的话是免费版，pycharm有社区版和专业版，专业版的功能更加强大，需要付费购买激活码。pycharm由于内置许多的功能，所以运行时候会占用较多的内存，那么选择vs code还是pycharm还要考虑一下电脑的内存情况
以上就是我的一些建议了，欢迎留言讨论~
Python 是一种流行的编程语言，有许多优秀的开发工具可以支持 Python 的开发。下面介绍一些值得推荐的 Python 开发工具：
- PyCharm 是一款专业的 Python 开发工具，它提供了语法高亮、代码提示、自动完成、调试、单元测试、版本控制等功能，可以大大提高 Python 开发的效率。
- IPython 是一个增强的 Python 交互式 Shell，它提供了更丰富的输入输出，支持历史记录、自动补全、交互式调试等功能，使得 Python 的交互式开发更加方便。
- PyQt 是一个用于创建 GUI 应用程序的 Python 框架，它基于 Qt 图形库，提供了许多优秀的工具和组件，可以让你轻松地创建出功能丰富的图形界面。
- Pandas 是一个基于 NumPy 的 Python 数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以让你快速地处理大量数据，并对数据进行统计、分析和可视化。
- Django 是一个开源的 Python Web 框架，它提供了一系列完善的工具和技术，可以让你快速构建出功能丰富的 Web 应用程序。Django 提供了完善的模型、视图、模板、表单、验证、测试、