爬蟲程序員開發

❶ python爬蟲工程師是什麼職業

1 為什麼選擇爬蟲？要想論述這個問題，需要從網路爬蟲是什麼？學習爬蟲的原因是什麼？怎樣學習爬蟲來理清自己學習的目的，這樣才能更好地去研究爬蟲技術並堅持下來。1.1 什麼是爬蟲：爬蟲通常指的是網路爬蟲，就是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。一般是根據定義的行為自動進行抓取，更智能的爬蟲會自動分析目標網站結構。它還有一些不常使用的名字。如：網路蜘蛛（Web spider）、螞蟻（ant）、自動檢索工具（automatic indexer）、網路疾走（WEB scutter）、網路機器人等。1.2 學習爬蟲的原因：1.2.1學習爬蟲是一件很有趣的事。我曾利用爬蟲抓過許多感興趣東西，興趣是最好的老師，感興趣的東西學的快、記的牢，學後有成就感。@學習爬蟲，可以私人訂制一個搜索引擎，並且可以對搜索引擎的數據採集工作原理進行更深層次地理解。有的朋友希望能夠深層次地了解搜索引擎的爬蟲工作原理，或者希望自己能夠開發出一款私人搜索引擎，那麼此時，學習爬蟲是非常有必要的。簡單來說，我們學會了爬蟲編寫之後，就可以利用爬蟲自動地採集互聯網中的信息，採集回來後進行相應的存儲或處理，在需要檢索某些信息的時候，只需在採集回來的信息中進行檢索，即實現了私人的搜索引擎。當然，信息怎麼爬取、怎麼存儲、怎麼進行分詞、怎麼進行相關性計算等，都是需要我們進行設計的，爬蟲技術主要解決信息爬取的問題。@學習爬蟲可以獲取更多的數據源。這些數據源可以按我們的目的進行採集，去掉很多無關數據。在進行大數據分析或者進行數據挖掘的時候，數據源可以從某些提供數據統計的網站獲得，也可以從某些文獻或內部資料中獲得，但是這些獲得數據的方式，有時很難滿足我們對數據的需求，而手動從互聯網中去尋找這些數據，則耗費的精力過大。此時就可以利用爬蟲技術，自動地從互聯網中獲取我們感興趣的數據內容，並將這些數據內容爬取回來，作為我們的數據源，從而進行更深層次的數據分析，並獲得更多有價值的信息。@對於很多SEO從業者來說，學習爬蟲，可以更深層次地理解搜索引擎爬蟲的工作原理，從而可以更好地進行搜索引擎優化。既然是搜索引擎優化，那麼就必須要對搜索引擎的工作原理非常清楚，同時也需要掌握搜索引擎爬蟲的工作原理，這樣在進行搜索引擎優化時，才能知己知彼，百戰不殆。@學習爬蟲更有錢景。爬蟲工程師是當前緊缺人才，並且薪資待遇普遍較高，所以，深層次地掌握這門技術，對於就業來說，是非常有利的。有些朋友學習爬蟲可能為了就業或者跳槽。從這個角度來說，爬蟲工程師方向也是不錯的選擇之一，因為目前爬蟲工程師的需求越來越大，而能夠勝任這方面崗位的人員較少，所以屬於一個比較緊缺的職業方向，並且隨著大數據時代的來臨，爬蟲技術的應用將越來越廣泛，在未來會擁有很好的發展空間。除了以上為大家總結的4種常見的學習爬蟲的原因外，可能你還有一些其他學習爬蟲的原因，總之，不管是什麼原因，理清自己學習的目的，就可以更好地去研究一門知識技術，並堅持下來。1.3 怎樣學習爬蟲：1.3.1 選擇一門編程語言。入門爬蟲的前提肯定是需要學習一門編程語言，推薦使用Python 。2018年5月Python已排名第一，列為最受歡迎的語言。很多人將 Python 和爬蟲綁在一起，相比 java , Php , Node 等靜態編程語言來說，Python 內部的爬蟲庫更加豐富，提供了更多訪問網頁的 API。寫一個爬蟲不需要幾十行，只需要 十幾行就能搞定。尤其是現在反爬蟲日漸嚴峻的情況下，如何偽裝自己的爬蟲尤為重要，例如 UA , Cookie , Ip 等等，Python 庫對其的封裝非常和諧，為此可以減少大部分代碼量。1.3.2 學習爬蟲需要掌握的知識點。http相關知識,瀏覽器攔截、抓包；python的scrapy 、requests、BeautifulSoap等第三方庫的安裝、使用，編碼知識、bytes 和str類型轉換，抓取javascript 動態生成的內容，模擬post、get，header等，cookie處理、登錄，代理訪問，多線程訪問、asyncio 非同步，正則表達式、xpath,分布式爬蟲開發等。1.3.3 學習爬蟲的基本方法。 理清楚爬蟲所需的知識體系，然後各個擊破；推薦先買一本有一定知名度的書便於系統的學習爬蟲的知識體系。剛開始學的時候，建議從基礎庫開始，有一定理解之後，才用框架爬取，因為框架也是用基礎搭建的，只不過集成了很多成熟的模塊，提高了抓取的效率，完善了功能。多實戰練習和總結實戰練習，多總結對方網站的搭建技術、網站的反爬機制，該類型網站的解析方法，破解對方網站的反爬技巧等。2 為什麼選擇Python?網路知道在這方面介紹的很多了，相比其它編程語言，我就簡答一下理由：2.1 python是腳本語言。因為腳本語言與編譯語言的開發測試過程不同，可以極大的提高編程效率。作為程序員至少應該掌握一本通用腳本語言，而python是當前最流行的通用腳本語言。與python相似的有ruby、tcl、perl等少數幾種，而python被稱為腳本語言之王。2.2 python擁有廣泛的社區。可以說，只要你想到的問題，只要你需要使用的第三方庫，基本上都是python的介面。2.3 python開發效率高。同樣的任務，大約是java的10倍，c++的10-20倍。2.4 python在科研上有大量的應用。大數據計算、模擬計算、科學計算都有很多的包。python幾乎在每個linux操作系統上都安裝有，大部分unix系統也都預設安裝，使用方便。2.5 python有豐富和強大的獨立庫。它幾乎不依賴第三方軟體就可以完成大部分的系統運維和常見的任務開發；python幫助里還有許多例子代碼，幾乎拿過來略改一下就可以正式使用。

❷ 只因寫了一段爬蟲，公司200多人被抓，爬蟲究竟是否違法

01.技術純真

許多朋友向我傳達了一個信息：技術是無辜的，技術本身沒有對與錯，但是使用技術的人是對還是錯。如果公司或程序員知道使用其技術是非法的，則公司或個人需要為此付出代價。

在今年頒布了《中華人民共和國網路安全法》之後，許多以前處於灰色地帶的企業無法開展。

您看不到以前非常流行的各種社會工作者網站。現在大多數人都消失了嗎？因為最新的安全法強調出售超過50條個人信息屬於「嚴重情況」，需要履行其法律責任。

許多草根網站管理員主動關閉了該網站。目前有很多涉及版權信息的網站，如書籍，影視劇，課程等，在後期也將面臨越來越嚴格的審查。

3.無非法利潤

惡意使用爬蟲技術來獲取數據，搶占不正當競爭優勢甚至謀取非法利益可能是違法的。實際上，由於非法使用爬蟲技術來捕獲數據而引起的糾紛數量並不大，其中大多數是基於不正當競爭而提起訴訟的。

例如，如果您獲取了公眾評論上的所有公共信息，則您復制了一個相似的網站並從該網站中獲得了很多利潤。這也是一個問題。

一般來說，爬蟲是為企業造福的。因此，爬蟲開發者的道德自力更生和企業管理者的良知對於避免觸及法律底線至關重要。

❸ 學習Python開發可以從事哪些崗位

下面我們來說一下Python具體的工作崗位以及其崗位要求：

Python後台開發工程師：主要是負責搭建和改進平台產品的後台，並與前端開發工程師相互配合完成整體產品的開發工作。要求工程師具備至少一門Python Web開發框架（Tornado、Django、Flask等），了解並熟悉MySQL/Redis/MongoDB。還要熟悉分布式、微服務、高性能Web服務的開發。

Python爬蟲開發工程師：爬蟲開發工程師並非我們預想的那樣，只是負責為公司爬取相對應的數據內容。爬蟲開發工程師主要負責對傳統網頁、SNS及微博等各種網站信息高效採集與正確解析，然後對用戶數據進行整理分析，參與建模的構建，總結分析不同網站、網頁的結構特點及規律，負責爬蟲架構設計和研發，參與爬蟲核心演算法和策略優化研究。需要開發工程師熟悉了解robot規則、selenium、mitmproxy、pymouse等內容。當然作為爬蟲開發工程師一定要有一定的職業情況，所有工作都需要在合理合法的需求下進行。

Python全棧開發工程師：是指可以使用Python相關工具，獨立完成網站開發，稱之為全棧開發。全棧開發工程師需要掌握非常多的技能，包括：項目管理、前後端開發、界面設計、產品設計、資料庫開發、多端產品等等。

自動化運維工程師：是在基本的運維工作的基礎上，實現運維工作的自動化，並且對自動化程序進行優化提升。需要從業者在掌握基本的運營工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模塊。

自動化測試工程師：首要要完成測試的基本工作，包括測試計劃、測試用例、黑盒測試、性能測試等等。其次要是完成產品的自動化測試的部署以及維護工作，並且不斷嘗試新的方法，新的工具，以提高測試的效率。需要掌握Python以及selenium相關的技能。

數據分析師：指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。需要從業者了解行業相關業務知識、相關管理工作、掌握足夠的數據分析方法、了解數據分析工具使用、能夠完成數據分析建模等，工作內容偏重於分析，同樣也要掌握一定的開發能力，例如R語言和Python語言。

數據分析開發工程師：根據數據分析師的建模完成數據相關的開發工作，搭建倉庫、完成數據存儲、數據處理、計算處理以及報表開發等工作。需要從業者熟練應用資料庫、數據建模開發、Python相關數據科學知識等技能。

人工智慧開發工程師：根據企業人工智慧AI相關的開發需求，完成相應產品或者功能開發。需要從業者掌握充分的數據理論基礎、Python開發基礎、機器學習理論與實踐、深度學習理論與實踐、自然語言處理等一系列相關的開發技能。

Python游戲開發工程師：主要負責游戲服務端的邏輯開發。需要從業者掌握Python各種性能優化方法、soket網路編程知識、運維相關基礎知識、以及Python相關的游戲開發庫與框架。此外還可以將Python開發相關工作按照崗位晉升分為初級Python開發工程師、中級Python開發工程師、高級Python開發工程師、項目經理、架構師、CTO等。主要是根據從業者工作年限，在某個就業方向的工作經驗以及解決問題的能力進行定位。

無論是哪個就業方向，扎實的學習好Python相關知識是重中之重，在互聯網行業，無論是大廠還是創業創新的公司，招聘人才的最核心要求是技術能力，只有自己的能力和崗位匹配的時候，才能獲得更多的工作機會。

❹ python 適合做什麼開發

主要可以做小程序，爬蟲程序，用於系統編程等等還是很廣泛的。

Python 的應用領域分為下面幾類。下文將介紹一些Python 具體能幫我們做的事情。但我們不會對各個工具進行深入探討，如果你對這些話題感興趣，請從老男孩python培訓網站或其他一些資源中獲取更多的信息。

1.python可以用於系統編程 Python 對操作系統服務的內置介面，使其成為編寫可移植的維護操作系統的管理工具和部件（有時也被稱為Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目錄樹，可以運行其他程序，用進程或線程進行並行處理等等。

2.python可以用於用戶圖形介面

Python 的簡潔以及快速的開發周期十分適合開發GUI 程序。此外，基於C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 構建可移植的GUI 。

諸如PythonCard 和Dabo 等一些高級工具包是構建在wxPython 和Tkinter 的基礎API 之上的。通過適當的庫，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3.python可以用於Internet 腳本

Python 提供了標准Internet 模塊，使Python 能夠廣泛地在多種網路任務中發揮作用，無論是在伺服器端還是在客戶端都是如此。

而且網路上還可以獲得很多使用Python 進行Internet 編程的第三方工具此外，Python 涌現了許多Web 開發工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能夠快速構建功能完善和高質量的網站。

4.python可以用於組件集成

在介紹Python 作為控制語言時，曾涉及它的組件集成的角色。Python 可以通過C/C++ 系統進行擴展，並能夠嵌套C/C++ 系統的特性，使其能夠作為一種靈活的粘合語言，腳本化處理其他系統和組件的行為。

例如，將一個C庫集成到Python 中，能夠利用Python 進行測試並調用庫中的其他組件；將Python 嵌入到產品中，在不需要重新編譯整個產品或分發源代碼的情況下，能夠進行產品的單獨定製。

5.python能用於資料庫編程

對於傳統的資料庫需求，Python 提供了對所有主流關系資料庫系統的介面，Python 定義了一種通過Python 腳本存取SQL 資料庫系統的可移植的資料庫API ，這個API 對於各種底層應用的資料庫系統都是統一的。

所以一個寫給自由軟體MySQL 系統的腳本在很大程度上不需改變就可以工作在其他系統上（例如，Oracle ）-- 你僅需要將底層的廠商介面替換掉就可以實現。

6.python 可以用於快速原型

對於Python 程序來說，使用Python 或C編寫的組件看起來都是一樣的。正因為如此，我們可以在一開始利用Python 做系統原型，之後再將組件移植到C或C++ 這樣的編譯語言上。

7.python 可以用於數值計算和科學計算編程

我們之前提到過的NumPy 數值編程擴展包括很多高級工具，通過將Python 與出於速度考慮而使用編譯語言編寫的數值計算的常規代碼進行集成，其他一些數值計算工具為Python 提供了動畫、3D 可視化、並行處理等功能的支持。

8.python 可以用於游戲、圖像、人工智慧、XML 、機器人等

Python 的應用領域很多，遠比這里提到的多得多。

例如，可以利用pygame 系統使用Python 對圖形和游戲進行編程；用PIL 和其他的一些工具進行圖像處理；用PyRo 工具包進行機器人控制編程。

當然python能乾的事情不止上面這么多領域，相信你在學完老男孩python自動化架構課程就能知道python應用的領域之多了。

拓展資料

Python (英國發音:/ˈpaɪθən/ 美國發音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

Python是純粹的自由軟體，源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNUGeneral Public License)許可。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜:Python高居首位 。

2018年3月，該語言作者在郵件列表上宣布 Python 2.7將於2020年1月1日終止支持。用戶如果想要在這個日期之後繼續得到與Python 2.7有關的支持，則需要付費給商業供應商。

❺ python程序員可以從事是什麼方向的研發

web開發首先就可以用python、其次一些公司的運維部門也會用python開發一些工具、現在很多大公司的架構都採用了微服務架構、就是一個大項目中的不同子模塊可以用不同的開發語言來實現、只要保證介面能對接上就可以、
還有的一些公司會用python進行機器學習演算法的開發、例如招聘網站的人才匹配演算法就可以用python的機器學習演算法來實現、因為python中有很多關於機器學習演算法的庫
拓展：

自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，它已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。
Python的創始人為Guido van Rossum。1989年聖誕節期間，在阿姆斯特丹，Guido為了打發聖誕節的無趣，決心開發一個新的腳本解釋程序，做為ABC 語言的一種繼承。之所以選中Python（大蟒蛇的意思）作為該編程語言的名字，是因為他是一個叫Monty Python的喜劇團體的愛好者。
ABC是由Guido參加設計的一種教學語言。就Guido本人看來，ABC 這種語言非常優美和強大，是專門為非專業程序員設計的。但是ABC語言並沒有成功，究其原因，Guido 認為是其非開
標識
放造成的。Guido 決心在Python 中避免這一錯誤。同時，他還想實現在ABC 中閃現過但未曾實現的東西。
就這樣，Python在Guido手中誕生了。可以說，Python是從ABC發展起來，主要受到了Mola-3（另一種相當優美且強大的語言，為小型團體所設計的）的影響。並且結合了Unix shell和C的習慣。
Python[5] 已經成為最受歡迎的程序設計語言之一。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長[6] 。
由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。

❻ 除了python可以爬蟲還有哪些編程語言可以爬蟲

能夠做網路爬蟲的編程語言很多，包括PHP、Java、C/C++、Python等都能做爬蟲，都能達到抓取想要的數據資源。針對不同的環境，我們需要了解他們做爬蟲的優缺點，才能選出合適的開發環境。

（一）PHP
網路爬蟲需要快速的從伺服器中抓取需要的數據，有時數據量較大時需要進行多線程抓取。PHP雖然是世界上最好的語言，但是PHP對多線程、非同步支持不足，並發不足，而爬蟲程序對速度和效率要求極高，所以說PHP天生不是做爬蟲的。

（二）C/C++
C語言是一門面向過程、抽象化的通用程序設計語言，廣泛應用於底層開發，運行效率和性能是最強大的，但是它的學習成本非常高，需要有很好地編程知識基礎，對於初學者或者編程知識不是很好地程序員來說，不是一個很好的選擇。當然，能夠用C/C++編寫爬蟲程序，足以說明能力很強，但是絕不是最正確的選擇。

（三）Java
在網路爬蟲方面，作為Python最大的對手Java，擁有強大的生態圈。但是Java本身很笨重，代碼量大。由於爬蟲與反爬蟲的較量是持久的，也是頻繁的，剛寫好的爬蟲程序很可能就不能用了。爬蟲程序需要經常性的修改部分代碼。而Java的重構成本比較高，任何修改都會導致大量代碼的變動。

（四）Python
Python在設計上堅持了清晰劃一的風格，易讀、易維護，語法優美、代碼簡潔、開發效率高、第三方模塊多。並且擁有強大的爬蟲Scrapy，以及成熟高效的scrapy-redis分布式策略。實現同樣的爬蟲功能，代碼量少，而且維護方便，開發效率高。

❼ python裡面的爬蟲是什麼

世界上80%的爬蟲是基於Python開發的，學好爬蟲技能，可為後續的大數據分析、挖掘、機器學習等提供重要的數據源。
什麼是爬蟲？
網路爬蟲（又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。
其實通俗的講就是通過程序去獲取web頁面上自己想要的數據，也就是自動抓取數據
爬蟲可以做什麼？
你可以用爬蟲爬圖片，爬取視頻等等你想要爬取的數據，只要你能通過瀏覽器訪問的數據都可以通過爬蟲獲取。

❽ Python爬蟲是什麼

爬蟲一般指網路資源的抓取，通過編程語言撰寫爬蟲工具，抓取自己想要的數據以及內容。而在眾多編程語言之中，Python有豐富的網路抓取模塊，因此成為撰寫爬蟲的首選語言，並引起了學習熱潮。
Python作為一門編程語言而純粹的自由軟體，以簡潔清晰的語法和強制使用空白符號進行語句縮進的特點受到程序員的喜愛。用不同編程語言完成一個任務，C語言一共要寫1000行代碼，Java要寫100行代碼，而Python只需要20行，用Python來完成編程任務代碼量更少，代碼簡潔簡短而且可讀性強。
Python非常適合開發網路爬蟲，因為對比其他靜態編程語言，Python抓取網頁文檔的介面更簡潔;對比其他腳本語言，Python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。
Python爬蟲的工作流程是什麼?
Python爬蟲通過URL管理器，判斷是否有待爬URL，如果有待爬URL，通過調度器進行傳遞給下載器，下載URL內容，通過調度器傳送給解釋器，解析URL內容，將有價值數據和新的URL列表通過調度器傳遞給應用程序，輸出價值信息的過程。
Python是一門非常適合開發網路爬蟲的語言，提供了urllib、re、json、pyquery等模塊，同時還有很多成型框架，比如說Scrapy框架、PySpider爬蟲系統等，代碼十分簡潔方便，是新手學習網路爬蟲的首選語言。

❾ 爬蟲技術可以分析數據嗎

目前在不少大數據團隊中，數據分析和數據挖掘工程師通常都有明確的分工，數據採集往往並不是數據分析和挖掘工程師的任務，通常做爬蟲的是大數據應用開發程序員或者是數據採集工程師（使用爬蟲工具）的工作任務。但是對於數據分析工程師來說，掌握爬蟲技術也是一個比較普遍的現象，原因有以下幾點：

第一：數據分析師往往都會使用Python，而爬蟲是Python比較擅長的開發內容。不少數據分析師在學習Python開發的時候都做過爬蟲開發，其實不少Python程序員都會使用Python做爬蟲，這是學習Python比較常見的實驗。

第二：方便。不少數據分析工程師在學習的時候都會自己找數據，而編寫爬蟲是找數據比較方便的方式，所以很多數據分析工程師往往都會寫爬蟲。我在早期學數據分析的時候就是自己寫爬蟲，這是一個比較普遍的情況。

第三：任務需要。現在不少團隊針對小型分析任務往往會交給一兩個人來完成，這個時候往往既要收集數據、分析數據，還需要呈現數據，這種情況下就必須掌握爬蟲技術了。這種情況在大數據分析領域是比較常見的，當然也取決於項目的大小。看一個使用Numpy和Matplotlib做數據分析呈現的小例子：

網路爬蟲技術本身並不十分復雜（也可以做的十分復雜），在使用Python開發出一個爬蟲程序之後，在很多場景下是可以復用的，只需要調整一些參數就可以了，所以爬蟲技術並不難。對於數據分析人員來說，獲得數據的方式有很多種，編寫爬蟲是一個比較方便和實用的手段，建議大數據從業人員都學習一下爬蟲技術。

❿ 一名Python程序員會哪些好用的工具

很多Python學習者想必都會有如下感悟：最開始學習Python的時候，因為沒有去探索好用的工具，吃了很多苦頭。後來工作中深刻體會到，合理使用開發的工具的便利和高效。今天，我就把Python程序員使用頻率比較高的5款開發工具推薦給大家，希望對大家的工作和學習有幫助。
一、最強終端：Upterm
本來想推薦 fish 或者 zsh，但其實這兩個我也主要是貪圖自動補全這個特性。最近在用的這個 Upterm 其實很簡單好用，它是一個全平台的終端，可以說是終端里的 IDE，有著強大的自動補全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他說這個名字不利於社區推廣，改名叫 Upterm 之後現在已經17000+ Star了。
二、互動式解釋器：Ptpython
一個互動式的 Python 解釋器。支持語法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了 ptpython。
三、包管理必備：Anaconda
強烈推薦Anaconda ，它能幫你安裝好許多麻煩的東西，包括： Python 環境、pip 包管理工具、常用的庫、配置好環境路徑等等。這些事情小白自己一個個去做的話，容易遇到各種問題，帶來挫敗感。如果你想用Python搞數據方面的事情，就安裝它就好了，它甚至開發了一套JIT的解釋器Numba。所以 Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算效率要求比較高的東西也可以搞了。
四、編輯器：Sublime3
小白的話當然還是推薦從PyCharm開始上手，但有時候寫一些輕量的小腳本，就會想用輕量級一點的工具。Sublime3很多地方都有了極大的提升，並且用起來比原來還要簡單。配合安裝Anaconda或CodeIntel插件，可以讓 Sublime擁有近乎IDE的體驗。
五、前端在線編輯器：CodeSandbox
雖然這個不算是真正意義上的Python開發工具，但如果後端工程師想寫前端的話，這個在線編輯器太方便了，簡直是節省了後端工程師的生命啊！不用安裝npm的幾千個包了，它已經在雲端完成了，采讓你直接就可以上手寫代碼、看效果。對於 React、Vue 這些主流前端框架都支持。算是一個推薦補充吧。