PTVS在 IronPython Tools for Visual
Studio的代码基础上进行了增强并添加了对Cython、集群的支持，以及诸如Numpy和Scipy这样的新模块。
第二种：Eclipse，跨平台的自由集成开发环境
主要用来Java语言开发，但也可以通过插件使其成为其他计算机编程语言的开发工具，比如Python、C++等。
Eclipse最初是由IBM公司开发的替代商业软件Visual Age for
java的下一代IDE开发环境，2001年贡献给开源社区，由非营利软件供应商联盟Eclipse基金会管理。
第三种：PyCharm，由JetBrains打造的一款Python IDE
PyCharm是一种Python IDE(Integrated Development
Environment，集成开发环境)，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、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。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
第四种：IPython，是一个交互式计算系统
IPython是Python的原生交互式shell的增强版，可以完成许多不同寻常的任务，比如帮助实现并行化计算主要使用它提供的交互性帮助，比如代码着色、改进了命令行回调、制表符完成、宏功能以及改进了交互式帮助。
第五种：Eric5，一个集成了项目管理功能的 Python 集成开发环境
Eric5提供无限制数量的编辑器、集成的Python shell、集成调试器、集成对包括 Subversion 和
Mercurial版本控制系统的支持，集成单元测试等。
第一款：最强终端 Upterm它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook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，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
想要学会python，不仅要学习相关的基础知识和教程，对python各种工具的熟悉使用才能让你在工作中迅速成长！有很多优秀的开发者前辈，为我们提供了好用的python工具，来帮我们更方便的实现开发想法，下面就给大家分享5个好用的python开发工具！
工具一：Anaconda
这个工具就是用来解决Python 开发过程中遇到各种包管理和版本的问题，为了解决很多 Windows 平台的安装包无法正常使用，必须要有Anoconda，它包含了一个包管理工具、一个Python管理环境和常用数据科学包，是数据分析的标配！
工具二：Skulpt
这个工具是用 Javascript 实现在线 Python 执行环境，实现了在浏览器中轻松运行 Python 代码。搭配使用CodeMirror 编辑器就类似于一个基本的在线Python编辑&运行环境。
工具三：Python Tutor
这款工具是由 Philip Guo 开发的免费教育工具，适用于python小白，能够帮助小白解决一些编程学习中的基础障碍，还能帮助小白理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。
大部分被教师或学生使用，但也适用于python小白，可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码，可以把不知道如何在内存中如何运行的代码，拷贝到Tutor里进行可视化执行，有助于小白对基础的扎实掌握。
工具四：IPython
这款工具是for Humans 的 Python 交互式解释器，功能非常强大，能够支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。
它还具有以下特性：
·更强的交互 shell（基于 Qt 的终端）；
·一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体；
·支持交互数据可视化和图形界面工具；
·灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里；
·简单易用，用于并行计算的高性能工具。
工具五：Jupyter Notebook
看名字就知道Notebook,这款工具就像一个草稿本，能储存文本注释、数学方程、代码和可视化内容等，然后以 Web 的方式呈现。有数据分析、机器学习需求同学的必备工具。
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