有哪些Python开发工具值得推荐呢？以下是我的建议。总结JupyterNotebook，Anaconda和PyCharm，它们都是十分优秀的Python开发工具，经过了充足的时间考验，可以为你的Python开发之路大大提高效率，不容错过。
开发python最好用的软件是什么？
开发python最好用的软件是什么？这个要看个人爱好了，如果是团队协作，方便管理，可以使用专业强大的IDE环境，如果是日常简单开发，追求简约，可以使用轻量级的代码编辑器，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：专业强大的IDE集成环境这里推荐2个软件，一个是jetbrains公司的pycharm，一个是微软的visual studio，对于项目开发和团队协作来说非常方便，也有社区免费版可以直接使用：pycharm这是一个非常专业的python开发软件，专门为python量身打造，相信许多做python开发的朋友应该都非常熟悉，常见的智能补全、语法提示、代码高亮、版本控制等基本功能这个软件都能很好兼容，除此之外，还支持代码重构、代码分析、单元测试等高级功能，项目开发来说非常方便，不管是代码的调试还是项目的管理，都非常高效，个人使用来说，也非常容易掌握，值得推荐和一试：visual studio这个非常专业的IDE环境，相信做开发的应该无人不知无人不晓，尤其是在windows平台，除了基本的c/c 、c#，新版vs中也融入了python（2017和2019），自动补全、代码高亮、语法提示等功能非常不错，如果你在工作中经常用到vs，或者说本人已经非常熟悉vs，那么可以使用vs做python开发，效率来说非常不错，当然，软件本身会比较大一些，占用的空间和内存也会多一些：简单轻便的代码编辑器这里推荐2个软件，一个是简洁灵活的sublime text，一个是免费开源的vs code，对于日常开发来说非常合适，个人使用也非常容易掌握：sublime text这是一个非常简洁轻便的代码编辑器，相信许多做开发的朋友都非常熟悉，即使没使用过，也应该听说过，运行速度快、占用内存少、插件扩展丰富，自动补全、语法提示、代码高亮等功能非常不错，python开发的话，只需要简单配置一下本地python解释器路径即可直接编辑运行程序，个人使用非常容易掌握，当然，原则上不免费哦：vs code这是一个免费开源跨平台的代码编辑器，在业界非常著名，相信许多做开发的朋友都在使用，微软良心之作，界面风格和vs非常相似，但没有vs那么臃肿和复杂，轻便灵活、配置简洁、高效易用，智能补全、版本控制、语法提示、代码高亮等功能非常不错，python开发的话，只需安装一个python插件，即可开始python开发，个人使用非常方便，当然，在前端等开发中也普遍使用：目前，就分享这4个不错的python开发软件吧，专业强大的就是IDE集成环境，像pycharm、visual studio，简单易用的就是代码编辑器，像sublime text、vs code，根据个人喜好，选择适合自己的一种就行，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
用Python可以开发出桌面软件吗？
这个可以肯定的说，是可以的。python作为一门胶水型语言，涉及的面众多，包含大量第三方库，功能强大，要是连一个桌面软件都不能开发，怎么说的过去，下面我主要说一下几个常用的开发GUI程序的包，分别是tkinter,wxPython,PyQt，实验主要环境是win7 python2.7 pycharm，介绍如下：tkinter：这个是python自带的一个开发GUI程序的标准库，开发的程序可以在大多数主流平台运行，像Linux,windows等，功能相对来说比较弱一点，而且文档不是很全，但可以满足基本GUI程序的开发。
下面我主要介绍一下它的使用，很简单：由于tkinter是python自带的标准库，所以不需要我们再下载安装，直接导入就行，如下图所示，这里写了一个测试脚本，代码不多：2. 程序运行结果如下，已经成功显示出了界面：wxPython：这个是python一个优秀的GUI开发库，允许程序员快速、高效的开发出完整、功能齐全的GUI界面。
下面我主要介绍一下它的安装和使用，如下：1. 下载安装，这里直接pip install wxpython安装就行，如下图，我的环境已安装：2. 安装成功后，我们就可以进行测试了，这里写了一个简单的脚本：3. 程序运行截图如下，已经成功显示出了界面：PyQt：这个是Qt提供给python的一个接口包，Qt就不用说了，功能很强大，尤其是GUI程序的开发，PyQt写起GUI程序更方便，功能也更强大。
下面我主要介绍一下这个包的安装和使用：1. 下载安装，这里直接pip install python-qt5命令安装就行，如下：2. 安装成功后，我们就可以进行测试了，这里写了一个简单的测试脚本，如下：3. 程序运行结果如下，已经成功显示出了主界面：出了以上3个包外，还有pygame和kivy这两个包也可以开发GUI程序，只不过不常用，感兴趣的话，可以到网上搜一下相关资料，也很多。
至此，tkinter，wxPython，PyQt这三个包都已介绍完毕。总的来说，后面两个包相对tkinter来说，功能更强大一些，也比较好用，基本都可以满足日常GUI程序的开发，如果你想深入学习一下，到网上搜一下相关资料吧，教程很多，一定会对你有一个大的提高和发展。最后，如果需要打包成exe文件的话，可以使用pyinstaller，py2exe等这些包，很简单，直接pip install 包名安装就行，我这里以pyinstaller为例，简单打包一下上面的程序：1. 下载安装pyinstaller，如下：2. 打包wk.py文件，如下图：3.打包程序如下，默认目录是“C:UsersAdministratordist”：至此，程序的打包发布也完毕，总的来说，python可以开发桌面软件，但是一般情况下不用python制作桌面软件，用的主要是C#，java，c ，Qt等，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
python能做软件开发吗？怎么样？
当然可以，这里以Python桌面软件开发为例，简单介绍几个非常不错的模块和第三方库，感兴趣的朋友可以尝试一下：01tkinter这是一个非常基础的Python GUI开发库（标准库），免费、开源、跨平台，自带组件和容器完全可以满足日常开发，不过在界面设计及布局方面有所欠缺，如果你对这方面要求不高，只是一个简单的桌面软件，可以使用一下这个模块，非常不错，简单易学，非常容易入门：02easygui这是一个基于tkinter的GUI开发库，对tkinter的基本组件和容器进行了高级封装（类似于matplotlib和seaborn的关系），省去了许多默认参数配置，只需简单几行代码就可快速开发一个窗口程序，如果你需要快速迭代一个桌面软件，可以使用一下这个模块，非常不错，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install easygui”即可：03kivy这是一个免费、开源、跨平台的Python应用程序开发框架，只需编写一套代码，即可运行在目前主流的操作平台上，包括Windows，Linux，Mac，Android等，在国外非常受欢迎，一度超过pyqt，对于个人使用来说，非常容易入门，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install kivy”即可：04wxpython这是一个非常优秀的Python GUI开发库，免费、开源、跨平台，相比较前面轻量级的GUI库，wxpython提供了更为丰富的组件和容器，不管是界面布局还是美化，都有了十足的长进，对于桌面软件开发来说，是一个非常不错的选择，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install wxpython”即可：05pyqt这是Qt提供给Python的一个接口包，借助于Qt强大的可视化功能，Python也可以直接拖拽控件设计界面，开发软件更为快捷，如果你本身熟悉Qt，那么pyqt就是一个非常不错的选择，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install pyqt5”即可：目前，就分享这5个不错的Python GUI开发库吧，对于日常桌面软件开发来说，完全够用了，当然，你也可以使用C#、Delphi，效果更为不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
有哪些值得推荐的Python开发工具？
Python入门十分简单，但使用正确的工具，则会使我们的学习工作变得更加便捷。有哪些Python开发工具值得推荐呢？以下是我的建议。Jupyter NotebookJupyter Notebook 使用起来十分直观方便，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，是数据分析、机器学习的必备工具。
例如，在使用Tensorflow进行深度神经网络模型的编写是，使用Jupyter Notebook，就可以把模型构建的每一步都加上说明，图标和注释，甚至可以展示中间结果，可以十分方便地展示模型的思路。AnocondaPython 虽然入门简单，可对于初学者来说，还是会遇到各种各样的包管理和 Python 版本问题，特别是 Windows 平台很多包无法正常安装。
Anoconda 的出现大大解决了这些问题，其包含了一个包管理工具和一个 Python 环境，同时附带了许多常用的数据科学相关的包，是进行数据分析和机器学习的重要工具。举例来说，对于一位从未有专业编程经历的研究者而言，直接安装Python需要下载安装包，考虑不同操作系统和版本，下载后需要进行一系列的安装和配置，还要把一些需要用到的库进行下载和安装，十分繁琐。
但有了 Anoconda，这位研究者只需下载一个安装包，点击安装，就可以得到一个应有尽有的数据科学开发环境了，十分便利。PyCharmPyCharm是一个Python IDE，带有一整套 Python相关的集成环境和工具，可以帮助用户提高开发效率，包括代码调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等。
PyCharm功能齐全，几乎每一位Python开发者都会对齐赞不绝口。PyCharm与其他的代码编辑器不同，它是针对Python语言提高的集成开发环境提供的工具是成套的，是十分完善的，对于专业开发者而言十分有用。如进行Python单元测试的编写和启动，以及针对Django框架的快速搭建等，这类功能往往难以在其他一般的编辑器找到。
与前面讲的工具不同，PyCharm一般针对的是专业的Python代码开发者，而非数据科学专家和人工智能专家，在选择前需要留意。总结Jupyter Notebook，Anaconda和PyCharm，它们都是十分优秀的Python开发工具，经过了充足的时间考验，可以为你的Python开发之路大大提高效率，不容错过。
python学习一定用pycharm吗？
python归根到底还是一个解释器，就跟java一样，而pycharm是集成开发环境（IDE），你可以在IDE里进行python语言的编写、调试、断点等等，而且市面上有非常多的IDE工具，不只是pycharm而已但是不论是pycharm，还是VScode、jupyter这些IDE，都必须先有python解释器才能运行，他们的关系就好像发动机和燃油，燃油可以不放在发动机里，但是发动机必要要有燃油才能动我刚开始学习python的时候用的就是jupyter，这个IDE对新手非常友好，可以直接在网页里进行打开、编写、运行，写注释也很方便，最棒的地方就是还可以放图片、放公式、放文本等等一个词来形容就是简洁，可视化的能力很突出，非常适合数据分析人用，但就是安装起来比较麻烦一些。
后来我才接触用了pycharm，PyCharm 是 Python 的专用 IDE，地位类似于 Java 的 IDE Eclipse，想要实现完整的python项目，建议大家还是使用pycharm吧最后，pycham有两个版本，点进官网就能看到详细的介绍，Professional是专业版本，要收费，但是功能很齐全；Community是社区版本，也就是阉割版，是免费的，当作新手练习用比较合适。
一名Python程序员会用哪些好用的工具？
在人工智能和数据科学领域，Python是最受欢迎的语言之一，近年来更是发展迅猛，也是各大编程语言榜单中的香饽饽。无疑，2018年将是人工智能和机器学习大热的一年。同时，机器学习对用户而言倾向于具有Python的风格，因为它比Java更加友好。在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此成为了数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言。
机器学习工具ShogunShogun是一个开源的机器学习工具箱，专注于支持向量机（SVM），它是用C 编写的，它是1999年创建的最古老的机器学习工具之一！它提供了广泛的统一机器学习方法，其创建背后的目标是为机器学习提供透明和可访问的算法，并为任何对此领域感兴趣的人提供免费的机器学习工具。Shogun提供了一个记录完备的Python界面，主要用于统一的大规模学习，并提供高性能的速度。
但是，有些人发现它的API很难使用。KerasKeras是一个高级神经网络API，提供了一个Python深度学习库。对于任何初学者来说，这是机器学习的最佳选择，因为与其他库相比，它提供了一种表达神经网络的更简单的方法。Keras是用Python编写的，能够在TensorFlow，CNTK或Theano等流行的神经网络框架之上运行。
据官方网站称，Keras侧重于4个主要指导原则，即用户友好性，模块化，易扩展性和使用Python。然而，就速度而言，Keras与其他库相比处于劣势。Scikit-Learn 这是一个用于数据挖掘和数据分析的开源工具。它也适用于数据科学。Scikit-Learn提供了一致且易于使用的API以及网格和随机搜索。
其主要优势之一是其在玩具数据集上执行不同基准的速度。Scikit-Learn的主要功能包括分类，回归，聚类，降维，模型选择和预处理。PatternPattern是一个Web挖掘模块，为数据挖掘，自然语言处理，机器学习，网络分析和
