好用的python开发工具（开发Python用哪些工具好）
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开发Python用哪些工具好
刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立。
有哪些值得推荐的Python开发工具_python开发出来的工具
Virtual
首先Python似乎没有类似Maven/Ant这样的项目管理工具。那么当一台机器上有多个python项目，且这些python项目各自有不同的依赖，不想互相干扰时怎么办呢？
官方做法是使用Virtual将每个项目互相隔离开。一般情况下，我们使用python解释器运行python脚本或mole：
》pythonmyScript.py
运行的目录就是安装的python解释器，即python.exe所在的目录。而Virtual就是给每个项目都生成一个项目独有的目录，这个目录里包含python解释器，python标准类库和其他各式各样的必要文件。这样每个项目就可以使用不同的解释器和类库，且互不干扰。
创建过程也很简单。首先找到pyvenv.py所在的目录，这个文件通常在安装目录的自目录Toolsscripts下。这是一个生成Virtual的工具。然后运行：
》pyvenvtutorial-env
运行后就会生成一个名为“tutorial-env”的目录。找到这个目录，可以发现正如官网所说，这个目录包含运行python项目所必须的一切文件。使用在各自Virtual目录里包含的解释器来运行特定的python项目就可以了。同时，对于那些每个项目使用的特定的依赖(packages或mole),则加入到各自Virtual目录的类库子目录中就可以了。这里需要注意的是。创建完Virtual后，还需要激活。做法很简单，在上例tutorial-env目录下执行下的命令即可：
》tutorial-env/Scripts/activate
PIP
PIP是官方提供的安装python第三方类库(packages/mole)的工具。它可以去PPI(pythonpackagesindex)查找或下载第三方类库。网址是：pypi.python.org/pypi
找到上例Virtual目录下的pip.exe并运行：
》pipinstalllib_name
即可安装，其他功能请自行查看手册。如果是在python的安装目录下运行pip，则类库可以被非Virtual的所有项目使用。PIP安装的其实是package。
.txt
在Virtual目录下运行:
》pipfreeze》.txt
可以生产一个当前项目所有依赖类库及其版本的list文件，文件名就是.txt(当然也可以用别的名字)。文件内容大致如下：
novas==3.1.1.3
numpy==1.9.2
requests==2.7.0
使用.txt的好处就是：
The.txtcanthenbecommittedtoversioncontrolandshippedaspartofanapplication.Userscantheninstallallthenecessarypackageswith“install-r“：
》pipinstall-r.txt
这样就可以方便的管理项目依赖了。如果不使用requirements.txt，直接使用versioncontrol存储VirtualEnvironments目录，其他程序员直接下载该目录就可以开始项目开发的做法也可以。
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