常用的 Python 开发环境盘点
日常写 Python，选对开发环境能省不少事。下面按工具逐个介绍。
Visual Studio Code
VS Code 是微软开源的代码编辑器，通过安装 Python 扩展即可获得完整的 Python 开发支持。
主要能力：
- 支持 Windows、macOS、Linux；
- 支持 JavaScript、TypeScript、C++、C#、Java、Python、PHP、Go、.NET 等主流语言；
- 编辑器功能包含语法高亮、自动补全、代码折叠、多光标编辑；
- 支持多种调试协议（GDB、LLDB 等），可设置断点、查看变量、单步执行；
- 提供扩展市场，可安装格式化工具、Linter、代码片段等扩展；
- 内置 Git，也支持通过插件接入其他 SCM 工具；
- 支持通过 SSH、安全隧道、Docker 容器、GitHub Codespaces 等方式进行远程开发。
VS Code 还提供基于浏览器的 Web 版本，无需安装即可使用。
官方下载：https://code.visualstudio.com/Download
PyCharm
PyCharm 是 JetBrains 出品的专业 Python IDE，分免费社区版和收费专业版。部分功能需要专业版才可用。
主要功能：
- 支持 Windows、macOS、Linux；
- 智能代码编辑器：自动补全、代码错误检测与修正建议；
- 快速导航与搜索：跳转到函数、方法、变量、类定义，检索文件与用法；
- 集成常用开发者工具：调试、测试、Git/GitHub、包管理器、集成终端、Docker；
- 远程开发：配置远程 Python 解释器，通过 SSH 连接远程机器，也可配合 Google Cloud Workstations、GitHub Codespaces 等云环境使用；
- 集成数据库管理：支持 PostgreSQL、SQLite、MySQL、Redis、MongoDB 等。
官方下载：https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download
Jupyter
Jupyter 项目提供交互式计算平台，主要适用于数据分析、科学计算和机器学习场景。
项目包含三个主要组件：
- Jupyter Notebook：经典 Web 应用，适合文档式交互编程；
- JupyterLab：新一代交互式开发环境；
- JupyterHub：支持多用户部署。
其他能力：
- 支持超过 40 种编程语言，包括 Python、R、Julia、Scala 等；
- 支持通过邮件、Dropbox、GitHub 及 Jupyter Notebook Viewer 共享笔记；
- 集成 Apache Spark 等大数据处理工具；
- 可直接使用 pandas、scikit-learn、ggplot2、TensorFlow 处理数据。
Eclipse + PyDev
PyDev 是 Eclipse 上的 Python 开发插件。
- 支持 Python、Jython 和 IronPython；
- 提供语法高亮、代码补全、代码折叠；
- 集成 Python 调试器，支持断点、变量查看、单步执行。
适合已有 Eclipse 使用基础的开发者。
Spyder
Spyder（Scientific PYthon Development EnviRonment）面向数据科学和数据分析场景。
主要特性：
- 支持 Windows、Linux、macOS；
- 结合 Jupyter 的交互式体验以及 PyCharm、VS Code 中的部分高级功能；
- 支持交互式编程和数据分析；
- 内置 NumPy、Pandas、Matplotlib 等科学计算和数据分析库；
- 支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 等机器学习框架。
官方下载：https://www.spyder-ide.org/download/
IDLE
IDLE 是 Python 自带的简易开发与学习环境。
优势是无需安装、界面简单、容易上手。但编程和调试功能比较基础，不适合用于大型项目开发。
总结
- 功能全面的 IDE：VS Code、PyCharm
- 偏数据分析和科学计算：Jupyter、Spyder
- 适合 Eclipse 用户：Eclipse + PyDev
- 零安装入门：IDLE