前言

程序员经常问自己的一个问题，尤其是在他们职业生涯的开始阶段，在使用哪种编程语言之后，什么样的IDE或文本编辑器会让他们的生活变得更好、更高效。无论你从事的是web开发、移动/桌面应用程序开发还是数据科学，你对IDE的选择对你完美执行工作的能力有着巨大的影响。

IDE和文本编辑器是程序员用来编写代码、测试代码、调试代码并将其上传到GitHub或任何其他Git托管网站的特殊开发环境。正确的IDE或文本编辑器对于大多数编程语言应该是灵活的，使您可以轻松地排序和组织文件，并允许您轻松地共享它们。

尽管许多IDE和文本编辑器提供了许多属性和选项来定制开发环境，但没有绝对最好的IDE。这一切都取决于个人偏好。一些人更喜欢全功能ide，而另一些人则喜欢轻量级文本编辑器。

本文将介绍开发人员经常使用的6种顶级Python ide和文本编辑器，以使他们的工作流程尽可能流畅和高效。因此，如果您正在寻找要使用的IDE或文本编辑器，请尝试这些方法，直到找到与您的首选项匹配的那个。

Sublime

让我们以我最喜欢的文本编辑器Sublime开始。Sublime是一个免费的文本编辑器，有一个付费版本，您可以使用它来编写、编辑和调试几乎任何编程语言的代码编写。当您第一次下载和安装Sublime时，它只是一个普通的、有点乏味的文本编辑器。但是，Sublime的强大之处在于可以根据要使用的编程语言安装附加组件。

关于Sublime插件最好的部分是，你可以自定义它们来匹配你的需求，从颜色到整体外观，以及与GitHub或其他平台的连接。将Sublime设置为完美的开发环境只需要不到30分钟的时间，然后就可以开始工作了。

Spyder

下一个是Spyder，即科学Python开发环境。Spyder是一个免费的开源IDE开发，特别是针对Python。与其他ide相比，Spyder最大的优点在于它是轻量级的。Spyder是数据科学和机器学习应用程序的一个很好的选择，因为它具有交互式编码模式，允许您实时分析数据。

Spyder还提供了检查整个代码库或将其划分为多个部分的能力，以便更仔细地查看。它还集成了许多常用的数据科学包，如NumPy、Pandas、SciPy和IPython。但是，使用IDE最大的优势可能是它们集成的调试器。Spyder有一个奇妙的图形调试器，可以使您的测试和错误定位任务顺利和容易。

Atom

我们的下一个文本编辑器是Atom。Atom是GitHub开发的开源文本编辑器。Atom的开发是为了支持许多常用的编程语言，如Java和Ruby on Rails。但是，可以对它进行定制，以便在编写Python代码时提供良好的用户体验。此外，Atom提供了许多插件，使其成为构建数据科学应用程序时使用的最佳编辑器之一，例如允许执行SQL查询的data Atom包。

除了强大的软件包，Atom的优势之一是它的社区。Atom拥有最活跃的社区之一，他们一直致力于开发它，使它更适合开发人员。不用说，Atom具有强大的Git集成，可以让项目版本控制跟踪变得轻而易举。

Visual Studio Code

Visual Studio Code (VS Code)是最完整和最广泛使用的ide之一。VS Code是Python、C、c#和JavaScript开发人员使用的一个非常流行的IDE。VS Code是免费的，轻量级的，开源的。但它也为公司提供付费版本。

VS Code有很多优点，特别是对于初学者，因为当你定义一个函数或类或有一个小语法错误时，它提供了命中和指针来帮助你。VS Code与PyLint也有很好的集成，PyLint是一个用于检查代码错误的Python检查器。使用VS Code的另一个优势是执行单元测试和REPL(读取-求值-打印循环)操作非常容易。

PyCharm

如果您正在学习Python，那么您可能会使用我们列表上的下一个IDE。PyCharm可能是最著名的Python IDE。它最初是为Python开发的，这是它最大的优势。尽管支持多种编程语言很好，但是为一种语言构建特定的IDE通常可以提供更健壮的开发环境。

PyCharm提供了许多Python特性，如代码/错误高亮显示、Git集成和强大的图形调试器。PyCharm代码编辑器还允许您自定义其外观和颜色，以匹配您的舒适度。此外，PyCharm有许多插件，您可以添加它们来扩展其功能。

Jupyter Notebooks

最后但绝对是最受数据科学社区欢迎的是Jupyter Notebook。在创建这个列表时，我不能不提到Jupyter Notebook。Jupyter是一个开源的、免费的开发环境，在编程社区中广泛使用，因为它多才多艺、健壮，并且易于共享代码文件。

Jupyter Notebook使开发人员能够将代码位与markdown、HTML和LaTeX文本混合使用。Jupyter笔记本是一个基于服务器的结构，在浏览器中很容易使用和操作。由于使用了IPython，它具有强大的可视化能力，这使它成为人们的最爱，尤其是在数据科学和量子计算方面。Jupyter Notebook的扩展是Jupyter Lab，它提供了更多的功能，比如可视化调试器。

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