写 Python 代码最好的方式莫过于使用集成开发环境（IDE）了。它们不仅能使你的工作更加简单、更具逻辑性，还能够提升编程体验和效率。

IDE 是什么?

IDE 是开发者创建程序时使用的软件包， 是一种改进代码创建、测试和 debug 流程的工具。它通过简单的用户界面集成多个高度关联的组件，从而最大化程序员的生产效率。IDE 是一种改进代码创建、测试和 debug 流程的工具。

IDE 使用的工具包括：

• 文本编辑器
• 编译器和/或解释器
• 装配自动化工具（assembly automation tool）
• 调试器（debugger）

如何从众多选项中选择最好的 Python 开发环境，下面根据兼容性的不同盘点了最受Python 开发者欢迎的 IDE以及其他IDE。

兼容性：Windows、MacOS、Linux

1. PyCharm

PyCharm 由著名软件开发公司 JetBrains 开发，Pycharm 合并了多个库（如 Matplotlib 和 NumPy），帮助开发者探索更多可用选项。

主要插件和功能：

• 内置开发者工具
• 远程开发能力
• 实时编辑模式
• IPython Notebook

优点：

• PyCharm 支持 web 开发框架，如 Pyramid、Flask 和 Django。
• 提供智能代码功能，可以执行更精确、快速的 bug 修复。
• 在 Docker 和 Vagrant 连接和 ssh 终端的帮助下，允许在远程主机上进行程序开发。

缺点：

• 界面庞杂
• 其优点的成本高昂

2. Visual Studio Code

Visual Studio Code 有时会与 Visual Studio IDE 混淆，后者并非 Python 使用者常用的工具。VS Code 是完整的代码编辑器，具备很多优秀功能，许多程序员称其为最好的 IDE 编辑器。

主要插件和功能：

• 内置 git
• 自定义工具扩展插件
• 断点调试
• 交互式控制台

优点：

• 其 Electron 框架允许开发者在几乎所有平台上使用 VS Code。
• 在编辑器中直接 debug。
• 支持多个键盘快捷键，以加速编程。

缺点：

• debug 功能有限。
• 没有内置模板。

3. Sublime Text：因为它简单、通用、方便。它使用广泛，可用于不同的平台。

主要插件和功能：

• 简易导航，实现高性能
• 支持不同包，以自定义编辑器
• 只需一个关键词，即可复制常见代码段
• 即时项目切换和分割编辑

优点：

• 可处理多种标记语言。
• 允许用户选择想要进行的项目。
• 具备能够提供类和函数宽索引的重要工具。
• 提供强大的 API 和组织化的生态系统，以实现高性能。

缺点：

• 对于新手来说，过于高级。
• 其 git 插件不是特别强大

4. IDLE：是 Python 自带的编辑器。使用简单、通用，且支持不同设备。在使用更复杂工具之前，开发者可以通过 IDLE 学习基础知识。

主要插件和功能：

• tkinter GUI 工具包
• 多窗口界面
• 具备对话框、浏览器等配置

优点：

• 允许用户突出显示错误、自动编码，并进行准确识别。
• 具备轻量级 Python shell。
• 其内置修正功能可以提升性能。
• 允许用户在编辑器中搜索和替换文件。

缺点：

• 不支持复制到库。
• 脚本不能超过 100 行代码。。

兼容性：Windows、Linux、Mac OS、IOS、Android、UNIX、AmigaOS、MorphOS

1. VI/Vim

Vim 位列最好的 Python IDE 工具前 5 名。它是一个 modal editor，可以从「文件编辑」中分割文件。相比最初的 Vi，Vim 有了巨大进步，功能更加强大。

主要插件和功能：

• 其脚本允许用 Python 执行几乎所有编程任务。
• Ctags，帮助实现更好的标记导航。
• 内置基础词汇补全。

优点：

• 具备键盘界面，可以提升效率。
• 支持多个插件（如版本控制工具、文件管理工具）。
• 通过 .vimrc 文件实现不同扩展功能（如突出显示搜索结果）。

缺点：

• 界面笨拙，一些开发者认为其不方便使用。
• 其 modal editor 需要用户花费一定时间学习。

2. GNU Emacs：可扩展、自文档化、实时显示

主要插件和功能：

• 使用 Lisp 编程语言
• 语法着色
• 支持 Unicode

优点：

• Lisp 作为第二语言，可以帮助程序员更好地编程。
• Emacs 可与多个不同平台兼容。
• 提供大量自定义脚本供开发者使用。

缺点：

• 用户可能需要多花一点时间，来学习该编辑器的复杂自定义过程。
• 使用上比其他一些 IDE 要复杂一些。

对于机器学习、人工智能和大数据，最好的 Python 兼容 IDE

Python 是机器学习、人工智能、大数据等领域中的首选语言之一。下面介绍适合这些领域 Python 开发的 IDE。

1. Atom

Atom 是一个开源编辑器，可与几乎所有编程语言兼容，如 PHP、Java。它定期更新、可信赖，且具备通用性。Github 为 Atom 开发了强大的功能，以提供良好的编程体验，包括多个插件，如 SQL queries 包、Markdown Preview Plus 包，以及编辑、可视化和渲染 LaTeX 公式的包。

2. Spyder

Spyder 是为数据科学而开发的。它是开源工具，能够与大量平台兼容，因而成为 IDE 新手用户的更好选择。为实现完美开发，它合并了多个关键库，如 NumPy、Matplotlib 和 SciPy。

3. JuPyter/IPython Notebook

Jupyter 是基于 web 的编辑器，它允许开发者构建和运行脚本或 notebook。它相对简单，对用户也更加友好。Jupyter 还使用 Seaborn 和 Matplotlib 执行数据可视化。