Где писать код на python

С чего начать изучение Python?

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!') 

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld  public static void main(String[] args)  System.out.println("Hello World!"); > > 

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python». Вот несколько правил из этого списка:

• Явное лучше, чем неявное
• Простое лучше, чем сложное
• Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

• Видеоигры
• Десктопные приложения
• 3D-графику
• Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

• Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
• NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
• Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
• Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Познакомьтесь с Python бесплатно

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

• Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
• Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
• Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
• Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
• Циклы — для чего нужны и как использовать.
• Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
• Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
• Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True] 

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

• Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
• Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
• Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
• Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python' 

''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python' 

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

• . — заменяет любой символ;
• \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
• […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
• | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
• [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
• $ — конец строки;
• ^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

• Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
• Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
• Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
• Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

• Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
• Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
• Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
• Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Попробуйте себя в Python

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте.

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

• Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
• CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
• Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

• Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
• Марк Лутц «Изучаем Python»
• Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования», в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.

7 редакторов кода и IDE для Python

Писать простые программы на Python можно и в интегрированной среде, установленной по умолчанию, но со временем вам понадобятся более мощные и удобные инструменты.

Рассказываем о редакторах кода и IDE для комфортной работы с Python.

Редакторы кода или IDE — что выбрать

Редакторы кода — это программы для обработки кода с дополнительными функциями. Среди них — форматирование кода, автодополнение, подсветка синтаксиса.

У IDE (интегрированной среды разработки) функционал шире, чем у редакторов, но требует больших мощностей системы. Среда разработки Python обычно состоит из редактора кода, отладчика и компилятора. Есть IDE только для Python, но большинство работает с несколькими языками программирования.

Редакторы кода лучше подходят для создания небольших программ, а IDE — для работы с масштабными проектами.

Интегрированные среды

Thonny часто рекомендуют как среду разработки Python для новичков. Он доступен на Windows, macOS и Linux. Среди его возможностей — отладка кода, функциональная подсветка синтаксических элементов и совпадающих имен. Также в Thonny есть ассистент с визуализацией ошибок, а приложение можно открыть в нескольких окнах.

С 2017 года Thonny включен в операционную систему Raspberry Pi OS.

Стоимость: бесплатно.

Как основной редактор Python его используют 33% программистов. Преимущество IDE — встроенный терминал для запуска кода во время работы. PyCharm может использоваться для веб-разработки благодаря интеграции JavaScript, HTML и CSS. Также он поддерживает фреймворки Python (Django) или библиотек, которые используют в научных исследованиях и визуализации (NumPy, Anaconda, Metplotlib).

PyCharm доступен для Windows, macOS и Linux.

Стоимость: PyCharm Community — бесплатно. PyCharm Professional — $89 в год.

Эта интегрированная среда разработки создана Microsoft. Она доступна для Windows и macOS.

Среди преимуществ — редактор форм для графических интерфейсов, дизайнер схем баз данных. К IDE устанавливаются плагины и расширения. С Python IDE работает через расширение Python Tools for Visual Studio. Программа существует в трех версиях: Visual Studio Community, Professional и Enterprise. Первая версия распространяется бесплатно. В двух остальных больше инструментов для кроссплатформенной разработки. Например, доступен симулятор iOS для Windows или совместное использование кода в Android и iOS.

Стоимость: Visual Studio Community — бесплатно.

Версия Professional — $45 в месяц, Enterprise — $250 в месяц.

статьи по теме:

Обзор библиотеки Pillow.

Дата-сайентисты из Parimatch Tech — о рекомендательной системе, создании моделей и развитии data science.

IDE с открытым кодом, которая разработана для специалистов по data science. Входит в дистрибутив Anaconda, а также поддерживает другие библиотеки для научной аналитики — SciPy, Matplotlib, NumPy. Кроме стандартных функций IDE (редактирование кода, отладка, рефакторинг), в Spyder есть проводник переменных. С его помощью можно узнать значения переменных в таблице внутри IDE. Также в Spyder есть режим двух окон, который разрешает одновременно прописывать код и видеть изменения.

Стоимость: бесплатно.

Data Science with Python

Director of Data Science в Shelf

Прогнозирование и анализ временных рядов

Data Scientist в Holidu

Редакторы кода

Это текстовый редактор с открытым кодом. Он разработан в Microsoft на базе фреймворка Electron. Приложение поддерживает практически все языки программирования и интеграцию с Git и GitHub. В редакторе есть библиотека элементов кода. Также можно добавлять в память снипетты — собственные фрагменты кода. Visual Studio Code поддерживает одновременную работу с несколькими проектами.

Стоимость: бесплатно.

Редактор кода Atom тоже построен на базе Electron, но был запущен раньше, чем Visual Studio Code. Среди возможностей обоих редакторов — добавление плагинов, расширений и тем, которых у обеих программ больше 10 тыс. В Visual Studio Code контролируемый базовый набор функций, а плагины добавляют программе поверхностный функционал. В случае Atom’а плагины стоят в основе программы, что позволяет делать персонализированную настройку. Atom поддерживает кроссплатформенное редактирование. Также есть возможность разделить окно программы для отдельного отображения кода и файлов.

Стоимость: бесплатно.

Sublime Text — редактор кода, который интегрирован с Python и позволяет устанавливать разные версии для проектов. Sublime можно индивидуализировать с помощью пользовательских пакетов. Они добавляются без перезагрузки программы. Редактор отображает одновременно до 4 файлов, а также имеет функцию автосохранения и дополнения кода. Sublime Text быстро прогружает файлы, но у программы нет бесплатной версии.

Стоимость: $80.

Лучшие IDE для Python в 2023 году

IDE, или интегрированная среда разработки, — это программное обеспечение, которое предоставляет разработчикам комплексный набор инструментов для написания, тестирования, отладки и развертывания программ. IDE являются центральной частью рабочего процесса большинства программистов, поскольку они предоставляют все необходимое для эффективной работы с кодом в одном месте.

Важность IDE для разработки на Python обусловлена несколькими факторами:

1. Продуктивность: IDE включают различные инструменты, такие как автозаполнение кода, указатели на ошибки в реальном времени, встроенные отладчики и системы контроля версий, которые значительно повышают производительность программиста.
2. Особенности Python: Python имеет некоторые уникальные особенности, которые делают его немного отличным от других языков программирования. Некоторые IDE имеют специальные функции, которые улучшают работу с Python, включая поддержку динамической типизации, автоматическое форматирование в соответствии с PEP8 и интеграцию с популярными Python-библиотеками.
3. Совместная работа и поддержка: Интегрированная среда разработки помогает упростить процесс совместной работы над проектами, поскольку она обеспечивает стандартизированную среду для разработки. Многие IDE имеют встроенную поддержку систем контроля версий, таких как Git, что позволяет разработчикам легко отслеживать и объединять изменения в коде.
4. Обучение: Для новичков IDE может служить отличным инструментом для изучения Python, поскольку они предоставляют сразу все необходимое для начала работы. Кроме того, IDE может давать полезные советы и показывать типичные ошибки, что облегчает обучение.

Далее в статье мы рассмотрим несколько популярных IDE для Python, их особенности, а также преимущества и недостатки каждой из них.

PyCharm

PyCharm — это одна из самых популярных интегрированных сред разработки (IDE), специально созданных для Python. Его разработала компания JetBrains, известная разработкой других мощных IDE, таких как IntelliJ IDEA для Java и WebStorm для JavaScript. PyCharm был впервые представлен в 2010 году и с тех пор он используется разработчиками по всему миру.

Вот некоторые особенности PyCharm, которые делают его таким полезным для разработки на Python:

1. Интеллектуальное автозаполнение: PyCharm имеет высоко развитую систему автозаполнения кода, которая включает понимание контекста кода, динамическую типизацию и автоматическое обнаружение потенциальных ошибок.
2. Встроенная поддержка PEP8: PyCharm автоматически проверяет ваш код на соответствие стандартам форматирования кода PEP8 и визуализирует потенциальные нарушения.
3. Интеграция с пакетами Python: PyCharm имеет глубокую интеграцию с большинством популярных библиотек и фреймворков Python, таких как Django, Flask, SQLAlchemy и многими другими.
4. Встроенная отладка и тестирование: PyCharm обладает мощными инструментами для отладки кода и автоматизированного тестирования, что значительно облегчает отслеживание и исправление ошибок.
5. Интеграция с системами контроля версий: PyCharm поддерживает встроенную интеграцию с Git, SVN, Mercurial и другими системами контроля версий.

PyCharm доступен в двух версиях: бесплатная версия Community Edition, которая имеет основной набор функций, достаточный для большинства разработчиков, и платная версия Professional Edition, которая содержит дополнительные функции, такие как поддержка веб-разработки, работы с базами данных и другие.

Visual Studio Code

Visual Studio Code (часто сокращается до VS Code) — это бесплатная открытая среда разработки от Microsoft. Хотя она не является специализированной IDE исключительно для Python, VS Code может использоваться для разработки на Python благодаря своим расширениям и гибкости. VS Code была представлена впервые в 2015 году и быстро стала популярной среди разработчиков благодаря своим быстрым обновлениям, активному сообществу и обширной поддержке расширений.

Вот несколько особенностей VS Code, которые делают его удобным для разработки на Python:

1. Расширение Python: Расширение Python для VS Code, разработанное Microsoft, предоставляет множество функций для разработки на Python, включая интеллектуальное автозаполнение, линтинг, форматирование кода, отладку и поддержку Jupyter Notebook.
2. Встроенная отладка: VS Code имеет встроенные инструменты для отладки кода, позволяющие устанавливать точки останова, просматривать переменные и контролировать выполнение вашего программного кода.
3. Встроенная поддержка Git: VS Code включает поддержку Git «из коробки», позволяющую вам удобно создавать коммиты, выполнять push и pull обновлений, просматривать разницу между версиями без использования командной строки.
4. Поддержка расширений: Одной из сильных сторон VS Code является поддержка расширений, которая позволяет вам настраивать среду разработки под свои нужды. Существует большое количество расширений для поддержки разных языков, библиотек, фреймворков, инструментов форматирования кода и других функций.
5. Настройки и гибкость: VS Code очень настраиваема. Вы можете настраивать все, от темы и шрифтов до поведения редактора кода и интеграции с другими инструментами.

Хотя Visual Studio Code не является исключительно инструментом для разработки на Python, его гибкость и поддержка расширений делают его очень удобным для разработки на Python. Это особенно верно для разработчиков, которые работают с несколькими языками или технологиями, требующими такой гибкости.

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — это открытое средство разработки, популярное среди исследователей данных, преподавателей, студентов и программистов, работающих с данными. Впервые представленный в 2014 году, Jupyter Notebook является важным инструментом для интерактивного программирования, анализа данных, визуализации, создания моделей машинного обучения и многого другого. Он особенно популярен среди пользователей Python, но поддерживает множество других языков программирования.

Вот несколько ключевых особенностей Jupyter Notebook:

1. Интерактивность: Jupyter Notebook позволяет выполнять код в интерактивных «ноутбуках», которые сочетают в себе код, текст, математические формулы, визуализации и многое другое. Это позволяет вам работать с кодом и данными в более визуальном и экспериментальном режиме.
2. Поддержка Markdown и LaTeX: Jupyter Notebook поддерживает Markdown для форматирования текста и LaTeX для математических формул, что делает его идеальным для создания понятных и хорошо выглядящих документов, включающих код.
3. Интеграция с Python и другими языками: Хотя Jupyter был создан главным образом для Python (имя «Jupyter» происходит от трех языков: Julia, Python и R), он также поддерживает множество других языков программирования. Вы можете использовать Jupyter Notebook с языками, такими как Julia, R, Ruby, Haskell и многими другими.
4. Распределенные вычисления: С помощью инструментов, таких как Apache Spark, Jupyter может выполнять распределенные вычисления для обработки больших наборов данных.
5. Поддержка библиотек: Jupyter интегрируется с многими популярными библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и многими другими, что позволяет вам работать с данными, выполнять сложные вычисления и создавать визуализации прямо в вашем браузере.
6. Совместная работа и удаленная работа: Jupyter Notebook может быть настроен для удаленной работы и совместной работы, что делает его удобным инструментом для команды.

Jupyter Notebook — это мощный инструмент для разработки на Python, особенно в области науки о данных и других сферах, где важна визуализация данных и интерактивность. Он также может быть полезен для обучения Python и другим языкам программирования благодаря своей поддержке интерактивного программирования и смешанного контента.

Spyder

Spyder — это открытое интегрированное средство разработки (IDE), специально разработанное для языка программирования Python. Spyder был создан для ученых, инженеров и аналитиков данных, работающих с научными библиотеками Python, такими как NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, IPython, SymPy и Cython.

IDE Spyder предлагает множество полезных функций для разработки на Python:

• Многофункциональный редактор: Spyder имеет многофункциональный редактор кода с подсветкой синтаксиса, автозаполнением кода, навигацией по коду и другими функциями, которые облегчают написание кода на Python.
• Интегрированная вычислительная среда: Spyder интегрируется с IPython, что позволяет использовать интерактивные блокноты IPython и другие инструменты IPython непосредственно в IDE.
• Полнофункциональный отладчик: Spyder имеет встроенный отладчик для поиска и исправления ошибок в коде Python.
• Инструменты визуализации: Spyder интегрируется с Matplotlib и другими библиотеками визуализации Python, что позволяет создавать графики и другие визуализации прямо в IDE.
• Просмотрщик переменных: Эта функция позволяет просматривать, просматривать и редактировать значения переменных, используемых в вашем коде.
• Поддержка плагинов: Spyder можно расширять с помощью плагинов, что позволяет добавлять новые функции и инструменты в IDE.

Spyder — отличный выбор для программистов Python, особенно для тех, кто работает в научной или аналитической сфере, благодаря его интеграции с научными библиотеками Python и другими особенностями.

Atom

Atom — это открытое интегрированное средство разработки (IDE), созданное GitHub. Это одна из наиболее гибких и настраиваемых IDE, доступных для программистов. Хотя Atom не является специфическим для Python, у него есть множество пакетов и дополнений, которые обеспечивают широкую поддержку разработки на Python.

Особенности Atom для разработки на Python:

• Гибкая настройка: Atom позволяет пользователям настраивать среду разработки по своим потребностям. Вы можете устанавливать дополнительные пакеты, создавать и изменять темы, изменять поведение редактора с помощью конфигурационного файла и многое другое.
• Поддержка пакетов: Atom имеет множество пакетов, специально созданных для разработки на Python. Это включает пакеты для автозаполнения, проверки синтаксиса, форматирования кода, выполнения кода Python и многое другое.
• Встроенный Git и GitHub: Atom был создан GitHub, поэтому он имеет встроенную поддержку Git и GitHub. Вы можете создавать коммиты, проверять статус своего репозитория, клонировать репозитории и многое другое прямо из IDE.
• Teletype: Teletype для Atom позволяет программистам работать над кодом в режиме реального времени, словно они находятся в одном редакторе.
• Интегрированная файловая система: Atom имеет встроенную файловую систему, которая позволяет легко просматривать, открывать и редактировать файлы и каталоги.
• Подсветка синтаксиса: Atom поддерживает подсветку синтаксиса для Python и многих других языков программирования.

В целом, Atom — это мощная и гибкая среда разработки, которая может быть настроена для соответствия любым потребностям разработки на Python.

Vim

Vim — это высокоэффективное текстовое средство редактирования с возможностью расширения. Хотя он не является специализированной IDE для Python, его можно настроить и расширить, чтобы обеспечить полноценную поддержку Python.

Особенности Vim для разработки на Python:

• Эффективность: Vim известен своей эффективностью. Он работает в текстовом режиме, что обеспечивает скорость и производительность.
• Расширяемость: Vim можно настроить и расширить с помощью скриптов и плагинов. Существуют плагины для автозаполнения, проверки синтаксиса, интеграции с Git и многое другое.
• Портативность: Vim доступен на множестве платформ, включая Linux, Windows и macOS. Это делает его идеальным выбором для программистов, работающих на разных системах.

Emacs

Emacs — это мощное средство разработки, которое часто описывают как «больше, чем текстовый редактор». По умолчанию Emacs не предоставляет специализированную поддержку Python, но его можно настроить и расширить для работы с Python.

Особенности Emacs для разработки на Python:

• Расширяемость: Emacs можно настроить и расширить с помощью его языка расширения Emacs Lisp. Существует множество пакетов, которые добавляют поддержку Python, включая автозаполнение, проверку синтаксиса, выполнение кода Python в Emacs и многое другое.
• Мощные инструменты: Emacs имеет встроенную поддержку Git, систему окон и буферов, REPL (Read-Eval-Print Loop) для многих языков программирования, включая Python, и множество других инструментов.
• Org-mode: Один из самых мощных инструментов Emacs — это Org-mode, который позволяет вам организовывать свои заметки, задачи, документацию проектов, а также может выполнять код Python прямо в ваших org-файлах.

Хотя Vim и Emacs представляют собой довольно сложные для изучения IDE новичку, они предоставляют невероятную эффективность и гибкость для разработки на Python. Для тех, кто готов вложить время в освоение этих инструментов, они могут стать мощными IDE для Python.

Как выбрать подходящую среду разработки (IDE) для Python-разработчика

Выбор подходящей IDE в значительной степени зависит от ваших требований, рабочего стиля и проекта, над которым вы работаете. Вот несколько факторов, которые стоит учитывать.

Ваш опыт

Если вы новичок, возможно, вам будет удобнее использовать IDE, которая предоставляет множество подсказок, автозаполнение и инструменты отладки, такие как PyCharm или Thonny. Если же вы опытный разработчик, вам может понадобиться более гибкий и настраиваемый редактор, например Vim или Emacs.

Направление вашей работы

Если вы занимаетесь научными исследованиями или анализом данных, Jupyter Notebook или Spyder могут быть отличным выбором. Для веб-разработки PyCharm и Visual Studio Code предлагают мощную поддержку.

Бюджет

Некоторые IDE, например PyCharm Professional, являются платными, хотя они также предлагают бесплатные версии с ограниченными возможностями. Другие, такие как Visual Studio Code, Atom, Vim и Emacs, полностью бесплатны.

Совместимость с платформой

Убедитесь, что выбранная IDE поддерживает вашу операционную систему. Большинство IDE для Python доступны для основных платформ (Windows, macOS, Linux), но некоторые могут предлагать лучшую поддержку или функциональность для определенной системы.

Поддержка сообщества

Идеально, если выбранная IDE имеет активное сообщество, которое может помочь в решении любых возникающих проблем и поддерживает расширения или плагины, расширяющие ее функциональность.

Сравнительная таблица IDE для Python

Информация в таблице является приблизительной и учитывает общий опыт пользователей. Выбор IDE зависит от индивидуальных потребностей пользователя.

IDE	Поддержка языков	Сообщество и поддержка	Цена	Совместимость с платформами	Назначение
PyCharm	Python, JavaScript, и т. д.	Большое сообщество, много плагинов, активная поддержка	Версия Community – бесплатная, версия Professional – платная	Windows, macOS, Linux	Веб-разработка, разработка программного обеспечения
Visual Studio Code	Поддерживает множество языков с помощью расширений	Большое сообщество, много плагинов, активная поддержка	Бесплатный	Windows, macOS, Linux	Универсальное использование
Jupyter Notebook	Python, Julia, R, и т. д.	Большое сообщество, активная поддержка	Бесплатный	Windows, macOS, Linux	Научные исследования, анализ данных
Spyder	Python	Активное сообщество, много плагинов	Бесплатный	Windows, macOS, Linux	Научное программирование
Atom	Поддерживает множество языков с помощью расширений	Большое сообщество, много плагинов, активная поддержка	Бесплатный	Windows, macOS, Linux	Универсальное использование
Vim	Поддерживает множество языков	Большое сообщество, активная поддержка	Бесплатный	Windows, macOS, Linux, UNIX	Универсальное использование, наиболее эффективен для высококвалифицированных разработчиков
Emacs	Поддерживает множество языков	Большое сообщество, активная поддержка	Бесплатный	Windows, macOS, Linux, UNIX	Универсальное использование, наиболее эффективен для высококвалифицированных разработчиков

Выводы

В зависимости от вашего опыта, потребностей и направления работы вы можете выбрать из широкого спектра сред разработки (IDE) для Python. Начиная с PyCharm, который является отличным выбором для веб-разработки, и заканчивая Jupyter Notebook для научного анализа данных. Spyder идеально подходит для научной работы, в то время как Atom предлагает гибкость для различных проектов. Для тех, кто предпочитает максимальную настраиваемость, Vim и Emacs предлагают расширенные возможности.

Каждая из этих сред имеет свои сильные и слабые стороны, но все они служат одной цели: поддерживать и облегчать разработку на Python. Выбор правильной среды разработки является личным и должен учитывать ваши собственные потребности и стиль работы.

10 ЛУЧШИХ IDE Python и редакторов кода для Windows (2024)

Редакторы кода Python предназначены для того, чтобы разработчики могли легко кодировать и отлаживать программы. Используя эти IDE Python (интегрированную среду разработки), вы можете управлять большой базой кода и добиться быстрого развертывания.

Разработчики могут использовать эти редакторы для создания настольных или веб-приложений. IDE Python также могут использоваться инженерами DevOps для непрерывной интеграции.

Фоллоwing — это тщательно отобранный список лучших редакторов кода Python с популярными функциями и последними ссылками для скачивания. Список содержит как инструменты с открытым исходным кодом (бесплатные), так и инструменты премиум-класса.

Лучшие IDE и редакторы кода Python: Windows, Linux и Mac Скачать (бесплатно)

Фамилия	Платформа	Ссылка
PyCharm	Windows, Mac и Linux	Подробнее
Spyder	Windows, Mac и Linux	Подробнее
Dreamweaver	Windows, Android и iOS	Подробнее
IDLE	Windows, macOS, & Unix	Подробнее
Sublime Text 3	Windows и Юникс	Подробнее

#1) Пичарм

PayCharm — это кроссплатформенная IDE, используемая для программирования на Python. Это один из лучших редакторов Python IDE, который можно использовать Windows, macOSи Linux. Это программное обеспечение содержит API, который разработчики могут использовать для написания собственных плагинов Python, чтобы они могли расширить базовые функции.

Особенности:

• Это интеллектуальный редактор кода Python, поддерживающий CoffeeScript, JavaScript, CSS и TypeScript.
• Обеспечивает интеллектуальный поиск для перехода к любому файлу, символу или классу.
• Умная навигация по коду
• Этот редактор Python предлагает быстрый и безопасный рефакторинг кода.
• Он позволяет получить доступ к PostgreSQL, Oracle, MySQL, SQL Server и многие другие базы данных из IDE.
• Price: Free / Платные

# 2) Spyder

Spyder — это научная интегрированная среда разработки, написанная на Python. Это программное обеспечение разработано для ученых, которые могут интегрироваться с Matplotlib, SciPy, NumPy, Pandas, Cython, IPython, SymPy и другим программным обеспечением с открытым исходным кодом. Spyder доступен через дистрибутив Anaconda (система распространения с открытым исходным кодом) на Windows, macOS, и Linux.

Особенности:

• Это одна из лучших IDE Python для Mac и Windows, тоwing вы можете запускать код Python по ячейке, строке или файлу.
• Постройте гистограмму или временной ряд, внесите изменения в дату или массив numpy.
• Он предлагает автоматическое завершение кода и горизонтальное/вертикальное разделение.
• Найдите и устраните узкие места
• Интерактивный способ отслеживать каждый шаг выполнения кода Python.
• Цена: Бесплатно

# 3) Dreamweaver

Dreamweaver — популярный инструмент редактора Python. Этот инструмент помогает вам создавать, публиковать веб-сайты и управлять ими. Сайт создан с DreamWeaver можно загрузить на любой веб-сервер.

Особенности:

• Динамические веб-сайты можно быстро разработать с помощью Dreamweaver.
• Вы можете создать веб-сайт, подходящий для любого размера экрана.
• Этот инструмент поможет вам настроить рабочее пространство так, как вам нравится.
• Он имеет встроенный валидатор HTML для проверки вашего кода.
• Обеспечивает совместную работу в реальном времени, предварительный просмотр в реальном времени, редактор с возможностью перетаскивания, многоязычность, подсветку синтаксиса и двойной просмотр.
• Поддерживает стандарты соответствия, такие как GDPR.
• Предоставляет множество плагинов, таких как Code View.
• Легко интегрируется с Fireworks и Flash.
• Предлагает готовые шаблоны для блогов, электронной коммерции, информационных бюллетеней и портфолио.
• Предоставляет такие языки программирования, как HTML, CSS и JavaScript.
• Предлагает гибкое кодирование, плавное редактирование в режиме Live View, работу с несколькими мониторами и обновленный дизайн.
• Он обеспечивает поддержку клиентов по телефону и в чате.
• Поддерживаемые платформы: Windows, Android и iOS
• Price: Планы начинаются с 20.99 долларов в месяц.
• Бесплатная пробная версия: 7 дней Free Trial

# 4) IDLE

IDLE (Интегрированная среда разработки и обучения) — это редактор по умолчанию, входящий в состав Python. Это одно из лучших программ Python IDE, которое помогает новичку легко изучить Python. IDLE пакет программного обеспечения является необязательным для многих дистрибутивов Linux. Инструмент можно использовать на Windows, macOSи Юникс.

Особенности:

• Поиск нескольких файлов
• Он имеет интерактивный интерпретатор с раскраской ввода, вывода и сообщений об ошибках.
• Поддерживает интеллектуальные отступы, отмену, подсказки и автозаполнение.
• Позволяет вам искать и заменять в любом окне.
• Price: бесплатно

# 5) Sublime Text 3

Sublime Text 3 — редактор кода, поддерживающий множество языков, включая Python. Это один из лучших редакторов Python, имеющий базовую встроенную поддержку Python. Настройка Sublime Text 3 доступен для создания полноценного Программирование на Python среда. Редактор поддерживает OS X, Windowsи операционные системы Linux.

Особенности:

• Позволяет выделить синтаксис.
• Он имеет реализацию палитры команд, которая принимает ввод текста от пользователей.
• Обработка спецификаций UTF8 в файлах .gitignore
• Отображение значков для папок и файлов для обозначения статуса Git.
• Изменения в файле представлены маркерами, доступными в желобе.
• Price: Попробуйте!

# 6) Visual Studio Code

Visual Studio Code (VS Code) — это среда с открытым исходным кодом, разработанная Microsoft. Это одна из лучших IDE Python для Windows который можно использовать для разработки Python. Visual Studio Code основан на Electron который представляет собой платформу для развертывания приложений Node JS на компьютере, работающем на движке браузера Blink.

Особенности:

• Редактор обеспечивает интеллектуальное завершение кода на основе определения функции, импортированных модулей, а также типов переменных.
• Вы можете работать с Git, а также с другими поставщиками SCM.
• Позволяет отлаживать код из редактора.
• Предоставляет расширения для добавления новых языков, отладчиков и тем, чтобы получить преимущества дополнительных сервисов.
• Price: Бесплатно

# 7) Atom

Atom — полезный инструмент для редактирования кода, который предпочитают программисты из-за его простого интерфейса по сравнению с другими редакторами. Atom пользователи могут отправлять пакеты и их для программного обеспечения.

Особенности:

• Менеджер пакетов интегрирован для поддержки плагинов
• Особенность умного автодополнения
• Это один из лучших редакторов Python, поддерживающий палитру команд.
• Многослойные стекла
• Разрешить кроссплатформенное редактирование
• Price: Бесплатно

Ссылка для скачивания: https://atom.io/

# 8) Jupyter

Jupyter это инструмент для людей, которые только начали заниматься наукой о данных. Это простая в использовании интерактивная среда разработки для обработки данных на многих языках программирования, которая работает не только как редактор, но и как образовательный инструмент или презентация.

Особенности:

• Это одна из лучших IDE Python, которая поддерживает численное моделирование, очистку данных, визуализацию данных машинного обучения и статистическое моделирование.
• Объедините код, текст и изображения.
• Поддержка многих языков программирования.
• Интегрированные библиотеки обработки данных (matplotlib, NumPy, Pandas).
• Price: Бесплатно

# 9) Pydev

PyDev — сторонний редактор Python для Eclipse. Это одна из лучших IDE для Python, которую можно использовать не только при разработке Python, но и при разработке IronPython и Jython.

Особенности:

• Он имеет ярлыки интерактивной консоли.
• Позволяет создать проект Google App Engine (GAE) Python.
• Найти и перейти к определению
• Автоматически импортируйте код для его завершения.
• Вы можете настроить интеграцию Django.
• Price: Бесплатно

Ссылка для скачивания: https://www.pydev.org/

# 10) Thonny

Thonny — это IDE для изучения и преподавания программирования, специально разработанная для среды сценариев Pythonista для начинающих. Он разработан в Тартуском университете, его можно бесплатно скачать в репозитории Bitbucket для Windows, Linux и Mac.

Особенности:

• Позволяет разработчикам видеть, как их код и команды оболочки влияют на переменные Python.
• Имеет простой отладчик.
• Это одна из лучших IDE для Python, обеспечивающая поддержку вычисления выражения.
• Вызов функции Python открывает новое окно с отдельной таблицей локальных переменных, а также указателем кода.
• Автоматически выявлять синтаксическую ошибку.
• Price: Бесплатно

Ссылка для скачивания: https://thonny.org/

# 11) Wing

Wing — это легкая среда Python, созданная для того, чтобы дать вам возможность продуктивной разработки.

Особенности:

• Немедленная обратная связь путем написания кода Python.
• Помогает вам удалить распространенные ошибки и написать лучший код Python.
• Вы можете проверить наличие отладочных данных и попробовать исправить ошибки в интерактивном режиме, не перезапуская приложение.
• Wing поддерживает разработку через тестирование с использованием различных фреймворков, таких как unittest, питест, нос, doctest и тестирование Django.
• Price: Wing Пробная версия Pro бесплатна. Ветер Персональный и Wing 101 — платные версии.

Ссылка для скачивания: https://wingware.com/

# 12) ActivePython

Увеличьте объем обработки данных при разработке программного обеспечения с помощью безопасного и поддерживаемого дистрибутива Python. ActivePython это программное обеспечение, состоящее из реализации Python CPython и набора различных расширений для облегчения установки.

Особенности:

• Это одна из лучших IDE для Python, которая позволяет подключаться к вашим большим данным и базам данных, включая Redis, MySQL, Hadoop и MongoDB.
• Помогает вам управлять вашими данными с помощью, SciPy, Pandas, NumPy и MatPlotLib.
• Поддерживает такие модели машинного обучения, как TensorFlow, Keras и Theano.
• Совместимость с Python с открытым исходным кодом, что позволяет избежать привязки к поставщику.
• Пользы OpenSSL патч для безопасности.
• Price: Однако бесплатно для сообщества, программиста, команды, бизнеса. Корпоративные версии платные.

FAQ

❓ Что такое Python IDE?

IDE Python, включая бесплатные опции IDE Python или редакторы кода, предназначены для того, чтобы разработчики могли легко кодировать и отлаживать программы. Используя эти редакторы Python, вы можете управлять большой базой кода и добиться быстрого развертывания.

✅ Какие IDE для Python являются лучшими?

Вот некоторые из лучших редакторов кода Python:

• PyCharm
• Spyder
• Dreamweaver
• IDLE
• Sublime Text 3
• Visual Studio Code
• Atom

Проверьте наш онлайн-компилятор Python: — Кликните сюда

• Онлайн-компилятор Python (редактор/интерпретатор/IDE) для запуска кода
• Учебное пособие по PyUnit: Платформа модульного тестирования Python (с примером)
• Как установить Python на Windows [IDE Pycharm]
• Hello World: создайте свою первую программу на Python
• Переменные Python: как определить/объявить типы строковых переменных
• Строки Python: замена, объединение, разделение, реверс, верхний и нижний регистр
• Python TUPLE – упаковка, распаковка, сравнение, нарезка, удаление, ключ
• Словарь на Python с синтаксисом и примером