5个酷毙的Python工具

简介: 5个酷毙的Python工具

工欲善其事必先利其器,一个好的工具能让起到事半功倍的效果,Python社区提供了足够多的优秀工具来帮助开发者更方便的实现某些想法,下面这几个工具给我的工作也带来了很多便利,推荐给追求美好事物的你。

Python Tutor

Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,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。如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解。

地址:www.pythontutor.com/




IPython

IPython 是一个 for Humans 的 Python 交互式 shell,用了它之后你就不想再用自带的 Python shell 了,IPython 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。在公众号【Pyhon之禅】回复 “ipython” 获取《IPython交互式编程和数据可视化教程》。

地址:ipython.org/



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。在公众号【Pyhon之禅】回复 “jupyter” 给你看一个基于 jupyter 写的 Python 教程。

地址:jupyter.org/



Anaconda

Python 虽好,可总是会遇到各种包管理和 Python 版本问题,特别是 Windows 平台很多包无法正常安装,为了解决这些问题,Anoconda 出现了,Anoconda 包含了一个包管理工具和一个Python管理环境,同时附带了一大批常用数据科学包,也是数据分析的标配。之前在公众号有介绍过 Anaconda

地址:www.anaconda.com/



Skulpt

Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境,它可以让你轻松在浏览器中运行 Python 代码。使用 skulpt 结合 CodeMirror 编辑器即可实现一个基本的在线Python编辑和运行环境。

地址:www.skulpt.org/



目录
相关文章
|
3天前
|
程序员 开发者 Python
Python中的装饰器:优雅而强大的函数修饰工具
在Python编程中,装饰器是一种强大的工具,它可以简洁地实现函数的增强、扩展和重用。本文将深入探讨Python中装饰器的工作原理、常见应用场景以及如何自定义装饰器,帮助读者更好地理解和运用这一重要的编程概念。
|
4天前
|
SQL 物联网 关系型数据库
sqlmap工具的使用 (超详细附工具版)_python sqlmap
sqlmap工具的使用 (超详细附工具版)_python sqlmap
|
6天前
|
SQL 测试技术 网络安全
Python之SQLMap:自动SQL注入和渗透测试工具示例详解
Python之SQLMap:自动SQL注入和渗透测试工具示例详解
29 0
|
6天前
|
前端开发 文件存储 Python
python之xhtml2pdf: HTML转PDF工具示例详解
python之xhtml2pdf: HTML转PDF工具示例详解
13 0
|
6天前
|
Python
Python 中的异常处理机制是一种强大的错误处理工具
【5月更文挑战第8天】Python的异常处理机制借助try/except结构管理错误,提高程序健壮性。异常是中断正常流程的问题,可由多种原因引发。基本结构包括try块(执行可能出错的代码)和except块(处理异常)。通过多个except块可捕获不同类型的异常,finally块确保无论是否异常都执行的代码。此外,raise语句用于主动抛出异常,自定义异常通过继承Exception类实现。with语句配合上下文管理器简化资源管理并确保异常情况下资源正确释放。
22 2
|
6天前
|
缓存 开发者 Python
《Python中的装饰器:优雅而强大的代码增强工具》
在现代软件开发中,Python语言的灵活性和简洁性备受推崇。其中,装饰器作为一种强大的代码增强工具,为Python开发者提供了优雅的解决方案。本文将深入探讨装饰器的原理、用法以及实际应用场景,帮助读者更好地理解和运用这一技术。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 TensorFlow
【Python机器学习专栏】Python机器学习工具与库的未来展望
【4月更文挑战第30天】本文探讨了Python在机器学习中的关键角色,重点介绍了Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等流行库。随着技术进步,未来Python机器学习工具将聚焦自动化、智能化、可解释性和可信赖性,并促进跨领域创新,结合云端与边缘计算,为各领域应用带来更高效、可靠的解决方案。
|
6天前
|
数据可视化 API Python
Python绘图工具seaborn,教会你如何绘制更加精美的图形(二)
Python绘图工具seaborn,教会你如何绘制更加精美的图形(二)
|
6天前
|
数据可视化 Linux API
Python绘图工具seaborn,教会你如何绘制更加精美的图形(一)
Python绘图工具seaborn,教会你如何绘制更加精美的图形(一)
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
Python绘图工具Matplotlib安装与使用,快速上手
Python绘图工具Matplotlib安装与使用,快速上手