沒有說明作業系統的話我就預設使用的是win10嘍，如果是Linux使用者那麼Vim和Emacs哪個香自己肯定清楚吧～

從事軟體開發工作的程式設計師推薦：pycharm，pycharm作為一款重量級的IDE（整合開發環境），其功能是我見過的python開發工具中最完善的，缺點是開啟太慢了。

輕量級IDE：

Sublime Text，被稱為最性感的IDE。其本身像極了編輯器，但這確實是個IDE，我個人覺得這個配置起來相比pycharm麻煩了點，好就好在輕量級，不怎麼佔電腦CPU和記憶體，開啟快。

visual studio code，同為輕量級的IDE（這個真不是單純的編輯器），vscode被津津樂道的除了跨平臺（這意味著Windows、Linux、MacOS使用者都能用上且其賬戶資料可共享）還有豐富的擴充套件程式。別說寫python，c/c++、golang、java、R都行，當然vscode這裡只充當了編輯器，環境還是得自己搭，好就好在開發環境一堆的話省些資源，另外vscode是公認的預設介面下最好看的IDE。

資料科學家推薦：jupyter notebook，這個是比較特別的一個IDE，特別不僅僅是因為它是以web端執行的，而且它還能讓你把程式碼和專案文件（是文件，不是註釋）優雅地寫到一塊，總之會用的人就覺得方便。Jupyter Notebook 已迅速成為資料分析，機器學習的必備工具。因為它可以讓資料分析師集中精力向用戶解釋整個分析過程。

其實，自己看哪個IDE爽就用哪個吧，最重要的是保持良好的程式設計習慣。

既然問到這個問題，我姑且將提問這個問題當作小白來回答，那要介紹在windows系統的Python開發工具，並根據使用Python去做什麼推薦開發工具，並且推薦使用Anaconda包管理器，自帶Python直譯器，完美！

1.平時一些Python指令碼去完成一些小任務的話。

推薦使用vscode，“爸爸”是微軟，開發外掛比較多，社群活躍，還能跨平臺。除此外vscode還可以透過其他外掛配合python編輯，以及還有其他功能，例如繪製流程圖，刷leetcode等。當然還可以跨平臺，現在該軟體應該在世界上使用率比較全，基本上每個程式設計師都會安裝的。sublimeText，次推薦。本身由Python書寫，對Python的相容性特別好，軟體也比較好，外掛也挺多的。

2.人工智慧、資料分析

Spyder，這個可以在Anaconda中安裝，可以進行互動式的程式設計，南京大學的一個教授Python的一個老師在課程中就是用該工具。Jupyter，這個也是互動式工具，更偏向記錄筆記。支援互動式程式設計，使用markdown記錄筆記（也支援latex數學公式），支援匯出多種格式的文件，比較強大。

3.其他

Pycharm，Pycharm是一個全能的IDE，社群版免費。開發Web專案，以及上面所提到的內容都是可以的，軟體開啟比較慢，但是快捷鍵比較多，用多了就很爽了。Eclipse，主要開發Java，如果是熟練Java的，可以透過外掛配置進行Python開發。GUI專案，GUI需要設計軟體輔組，不過這個也任務也比較冷門，這裡就不介紹了。

補充：在linux系統中，大神使用的是vim，有興趣的可以瞭解一下，之所以厲害的人會使用這個編輯器，不僅使用因為快捷鍵多，還有的就是更能理解專案的各種邏輯等等。

祝好！

對於python的開發工具，有sublimeText,vs code,pycharm等好用的工具

閱讀原始碼為主

sublime是一款非常便攜的編輯軟體，可以支援各種程式語言，比如golang,python,shell等這些程式語言的高亮顯示，而且支援分屏閱讀的模式，對於分析閱讀專案的原始碼非常的好用

vim

對於資深的程式設計師來說，可能會直接在linux的伺服器上直接使用vim進行程式設計，vim是一個強大的工具，對於高亮語法也支援，而且也支援透過vsplit命令來分屏，vim的三種模式（命令模式，輸入模式，底線命令模式），熟悉vim的常用模式和命令之後，開發寫程式碼非常的方便

vscode && pycharm

這兩款軟體差不多吧，專門設計用來程式開發，vs code的話是免費版，pycharm有社群版和專業版，專業版的功能更加強大，需要付費購買啟用碼。pycharm由於內建許多的功能，所以執行時候會佔用較多的記憶體，那麼選擇vs code還是pycharm還要考慮一下電腦的記憶體情況

Python入門十分簡單，但使用正確的工具，則會使我們的學習工作變得更加便捷。有哪些Python開發工具值得推薦呢？以下是我的建議。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 使用起來十分直觀方便，就像一個草稿本，能將文字註釋、數學方程、程式碼和視覺化內容全部組合到一個易於共享的文件中，以 Web 頁面的方式展示，是資料分析、機器學習的必備工具。

例如，在使用Tensorflow進行深度神經網路模型的編寫是，使用Jupyter Notebook，就可以把模型構建的每一步都加上說明，圖示和註釋，甚至可以展示中間結果，可以十分方便地展示模型的思路。

Anoconda

Python 雖然入門簡單，可對於初學者來說，還是會遇到各種各樣的包管理和 Python 版本問題，特別是 Windows 平臺很多包無法正常安裝。Anoconda 的出現大大解決了這些問題，其包含了一個包管理工具和一個 Python 環境，同時附帶了許多常用的資料科學相關的包，是進行資料分析和機器學習的重要工具。

舉例來說，對於一位從未有專業程式設計經歷的研究者而言，直接安裝Python需要下載安裝包，考慮不同作業系統和版本，下載後需要進行一系列的安裝和配置，還要把一些需要用到的庫進行下載和安裝，十分繁瑣。但有了 Anoconda，這位研究者只需下載一個安裝包，點選安裝，就可以得到一個應有盡有的資料科學開發環境了，十分便利。

PyCharm

PyCharm是一個Python IDE，帶有一整套 Python相關的整合環境和工具，可以幫助使用者提高開發效率，包括程式碼除錯、語法高亮、專案管理、程式碼跳轉、智慧提示、自動完成、單元測試、版本控制等等。PyCharm功能齊全，幾乎每一位Python開發者都會對齊讚不絕口。

PyCharm與其他的程式碼編輯器不同，它是針對Python語言提高的整合開發環境提供的工具是成套的，是十分完善的，對於專業開發者而言十分有用。如進行Python單元測試的編寫和啟動，以及針對Django框架的快速搭建等，這類功能往往難以在其他一般的編輯器找到。

與前面講的工具不同，PyCharm一般針對的是專業的Python程式碼開發者，而非資料科學專家和人工智慧專家，在選擇前需要留意。

總結

Jupyter Notebook，Anaconda和PyCharm，它們都是十分優秀的Python開發工具，經過了充足的時間考驗，可以為你的Python開發之路大大提高效率，不容錯過。