程序员Python编程必备的工具有哪些

一、最强终端：Upterm

本来想推荐fish或者zsh，但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里的 IDE，有着强大的自动补全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫 Upterm 之后现在已经17000+ Star了。

二、交互式解释器：Ptpython

一个交互式的 Python 解释器。支持语法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的键入模式。

三、包管理必备：Anaconda

强烈推荐Anaconda ，它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括： Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，就安装它就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以 Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。

四、编辑器：Sublime3

小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手，但有时候写一些轻量的小脚本，就会想用轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单。配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让 Sublime拥有近乎IDE的体验。

五、前端在线编辑器：CodeSandbox

虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想写前端的话，这个在线编辑器太方便了，简直是节省了后端工程师的生命啊！不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，采让你直接就可以上手写代码、看效果。对于 React、Vue这些主流前端框架都支持。算是一个推荐补充吧。

六、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。

七、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。

八、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。

九、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。

十、Skulpt

Skulpt 是一个用 Java 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。

以上推荐的十个Python开发工具，虽然都很好用，但是也不必全部都安装，毕竟适合自己的才是最好的，大家可以根据自己的需求进行选择。

随着数据挖掘分析在企业业务层面的深度应用，我们会发现，在实际业务场景中，数据分析工作已经逐渐分为2个层次；较为流程化但与业务深度结合的数据分析工作，会更倾向于让业务人员通过专业分析工具进行自主 探索 分析，比如我们的Tempo大数据分析平台，就可以通过拖拽式、智能化的简便 *** 作，帮助业务人员快速上手数据分析工作，快速将业务数据价值变现。

而针对一些更加细致、专业化的建模分析需求，其实还是通过代码的方式去实现更加高效灵活。Tempo大数据分析平台正是考虑到广大专业数据分析人员的实际需求，专门开发了 扩展编程 这一功能模块，让自定义编程和平台中已有的节点结合使用，快速提高数据分析工作效率！

为了让广大数据分析师在Tempo平台中，既可以通过编程实现更加灵活的建模，也能避免原生Python编程的一些使用局限，我们还通过广泛的用户调研，在扩展编程模块设计了 3个提高Python编程易用性的小功能 ，下面我们一起来看看这三个功能都具体解决了哪些问题~

1、Python洞察不直观 ，分析结果可读性低

我们常说“一图胜千言”，对于数据分析工作来说更是如此。分析结果最终还是要直接赋能实际业务，由于Python代码行的形式让分析结果可读性极低，分析人员无法快速实现对数据的直观 探索 分析，导致整体工作效率的降低。

2、Python调试分析难 ，校验调试流程多，反复折腾易出错

调试和分析是Python开发中非常重要的环节，但代码 校验报错结果难查看 的问题，让很多数据分析人员大伤脑筋。

尤其是现在很多企业数据分析项目是在自己的数据平台中进行的，分析人员只能把平台中的代码复制到第三方平台中进行校验，调试好后再粘贴回平台中运行，非常麻烦。

3、Python运行总“缺包” ，写码大半天，报错一瞬间

在一般的企业数据分析项目中，预先有可能会设置有多套Python环境，版本并不统一。这就会导致分析人员常常并不清楚自己当前使用的到底是哪一套Python环境，在编码时引用的Python包，在不同的Python环境上运行很有可能会出现缺失，引起代码执行报错，而且这种错误信息并不好排查，一旦报错只能从头再来，让程序员们白白做了无用功。

以往专业数据分析人员遇到以上问题，只能选择用更多的时间和精力去修复bug，那么在我们的Tempo大数据分析平台之中，又是如何解决这些问题，让 Python编程的应用 更简便、更高效、更适应企业实际需求呢？

1、图形化洞察，快速 探索 数据价值

针对传统编码数据分析方式难以直观展示数据分析结果的缺点，Tempo大数据分析平台——扩展编程模块特别支持在代码区域设置 通过matplotlib/seabron等图形方法实现节点洞察 ，校验通过后，就可以直接在洞察区域中查看绘制的图形，比如：折线图、直方图、条形图、饼图等。

以后业务部门简单的可视化分析需求就可以直接在建模挖掘分析的同时快速产出，立等可取，无需再周转其他可视化分析工具，大大提高的数据价值变现的效率。

2、控制台，让调试分析更便捷

针对传统Python编程调试报错信息不好查看的问题， Tempo大数据分析平台—扩展编程模块中的控制台功能，可以 直接在指定区域中显示错误信息和代码中需要print的部分 ，便于使用者快速发现问题，立即调整代码。

除了帮助专业数据分析人员提高工作效率，控制台中的示例小模块还内置了常用的参考代码，可以帮助一些不太能熟练应用Python编程语言的小白用户，通过复用或小部分修改逻辑代码的方式，也能快速完成数据逻辑处理工作。用好这个功能，团队内部的技能培训也能更有章法了呢！

3、快速查询Python环境和包版本，事前预防，再也不怕“丢包缺包”

Python编程最怕丢包缺包问题，在Tempo大数据分析平台中，我们内置了Python环境版本和包版本的信息查询组件，分析人员在编码之前，可以预先查询一下当前的Python环境版本和包版本，如果发现有缺包就可以在编码工作开始之前补充安装，把“丢包缺包”造成的代码报错风险降到最低。

今天的Tempo小课堂中，小T主要给大家介绍了如何通过Python扩展编程的三个小功能，帮助代码偏好的专业数据分析人员减少不必要的麻烦 *** 作，提高工作效率。

Python是当下非常热门的一种编程语言。热门到什么程度？我们首先看看最近流行的编程语言排行榜：

这是 TIOBE编程语言社区发布的2018年1月排行榜，Python已经超过C#跃居热门编程语言的第四位。

那么，Python为什么会成长为如此热门的语言呢？

首先，跟最近大热的AI人工智能和深度学习技术是分不开的。现在流行的AI人工智能技术大部分都是用Python语言编写的，这大大促进了的Python语言的发展。AI深度学习技术本身的特点决定了其不适合静态编译型语言，而Python语言被选作AI技术框架的基础语言，更多的是源于Python的动态特性及其开发效率高等性能优势。

说起来Ruby、Perl等与Python同属动态语言，三者的运行效率相差并不大，而Python既可以写网络又可以处理数据，所以Python当仁不让的成为了AI技术的首选。

豆瓣的崛起是对Python语言性能的实例鉴证。豆瓣是最早使用Python作为语言的网站，其创始人用3个月时间使用基于Python的Quixote框架开发搭建了最初的豆瓣社区的框架。当时，PHP和JAVA是绝对的主流技术，但是想要用PHP或JAVA开发网站，需要自己动手处理大量的工作，单靠一个人在短时间内完成开发一个功能齐全的大型网站几乎是不可能的，所以Python的敏捷性与高效性使其当选为豆瓣的网站语言。

其次，Python涉及多领域的应用范围，促进了其成为热门语言。除了web开发，Python也应用于学术研究及科学领域。对于科研人员来说，Python简单易学，容易上手，即使非计算机专业的科研学者利用Python庞大的库和简单的语法，也可以编写工具帮助进行科学学术研究。

Python拥有Matplotlib（matplotliborg/）及numPy（>

随着Python的普及，越来越多的人了解Python，企业也会对求职者提出更高的要求，他们想招聘一些能马上开始工作的人，所以往往会招聘一些有项目开发经验的人。这就是为什么那么多计算机专业的大学生找不到工作，所以越来越多的大学生会选择在毕业前后参加一些专业的Python培训课程，以增加他们的实践经验。只有增强自己的力量，才能立于不败之地。

Python培训机构哪家比较好？判断Python培训机构好与坏主要看以下几个方面

1看教学课程内容

学习Python技术，最主要是与时俱进，掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖，也可以去机构的官网上看看，了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的，有没有从零到一的系统搭建，是不是有强化实训、实 *** 的比重，有尽量多的项目实战。因为企业对Python从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。

2看师资力量

因为Python开发技术知识的专业性很强，如果盲目去学很容易走进误区。相反，有讲师带领，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者千万不能闭门造车。

3看口碑

行业内口碑比较好，学生对培训机构比较认可，这种机构把精力放在了学生身上的机构，才是做教育的应有态度。

4看就业情况

以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现，没有好的教学保证是做不到好的就业的。

5上门免费试听

试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等，同时也能通过和班上在读同学进行交流，更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要。

自从上班以来，我就很少看纸质书了，逐渐养成了看电子书的习惯，究其原因是纸质书每年要花掉我近千元钱，哈哈，其实主要原因是我养成了收集电子书的习惯，总能找到自己喜欢的电子书，在搜寻中， 我收集了8本python电子书资料，这8本书籍适合初学python丶进阶python丶精通python！

而最近几年内容付费如火如荼，付费成了互联网经济的主流，我也很珍视自己的python电子书资源，眼下很多书在电商平台的电子版都是十几块一本， 现在我决定全部免费赠送给大家啦 。

本书内容

本书描述了Python程序的基本构件：类型、 *** 作符、语句、函数、模块、类以及异常，介绍了更多高级主题，包括复杂的实例。

本书适合Python初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

本书内容

本书是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

本书结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。

本书内容

技术大咖推荐

本书特色

主要内容

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

本书适合中高级Python软件开发人员阅读参考。

本书内容

本书包括Python程序设计的方方面面，首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

本书内容

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。

《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 30。

《Python学习手册：第4版》包括以下内容：

本书适合任何想要通过Python学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用强大的编程语言和工具，并且会体会到Python编程的快乐。

本书内容

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python可以用于很多的领域，从科学计算到 游戏 开发。

《Python编程初学者指南》内容浅显易懂，示例轻松活泼，是国际畅销的Python初学者教程，适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习参考。

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