Ⅰ PyCharm 和vs2019 開發python 哪個好
好不好的，見仁見智，主要的功能也差不多，各有千秋。
新手建議用PyCharm，針對python的拓展稍微多一些。
用慣VS了，當然還是選擇它。
Ⅱ Node.js VS Python：優點、缺點和用例
在為後端開發選擇編程語言時，您的選擇決定了產品將如何操作、擴展和滿足用戶需求。
最常見的問題之一是 Node.js 與 Python 的兩難選擇 。 這兩個選項非常受歡迎，並且各有利弊。我們與兩者合作，並在這里比較它們的優缺點，並幫助您確定哪個更適合您的項目。
定義產品種類。 它是數據量大的應用程序還是以界面為中心的程序？它的功能主要是靜態的還是互動式的？在這個階段，分析你的競爭對手、市場和最終用戶的需求。
定義區域。 了解你的產品將在哪裡使用非常重要：在特定地區、全國或國際上。面積越大，你就越需要仔細考慮建築和技術解決方案。
進行市場調研。 獨特且不斷被要求是至關重要的。這意味著徹底的營銷研究，了解你的主要競爭對手，並擁有清晰的買家角色。
分析你的資源。 了解你擁有多少具有相關經驗的可用專家以及是否需要僱用外包開發人員的時刻。
明確主要績效標准。 沒有完美的後端開發工具。分析速度、安全性、交互性、響應性，並選擇其中哪些具有最高優先順序。
Python 是一種面向對象的動態語言，因其簡單的語法和通用性而備受推崇。Python 仍然是市場上最受歡迎的語言之一。
它的主要優點之一是支持多種編程風格，使其非常適合復雜的計算項目和簡單的網站。
Statista將 Python 定義為 2020 年最流行的編程語言。它被全球 29% 的開發人員使用。根據JetBrains 的研究，87% 了解 Python 的開發人員使用 Python 作為他們的主要編程語言，其中 27% 的人將 Python 用於 Web 開發，28% 用於機器學習，18% 用於數據分析。
Python 提供對 Berkeley 套接字 API 的訪問許可權。這是處理客戶端-伺服器網路的模塊。Python 提供了一個簡單而一致的 API，對應於這些系統調用的 C 等價物。Python 有一些類，可以更輕松地在其代碼中使用這些低級套接字方法。
動態和面向對象的語法允許 Python 開發人員花更少的時間處理復雜的代碼。許多軟體包、附加組件和庫提供了從最簡單的 Web 後端到復雜的科學計算的現成選項。
這些東西使 Python 成為開發 MVP和原型的完美決策。結果： 快速進入市場，同時支持各種迭代，以及高比例的重用代碼。
與其他語言和開發框架相比，Python 使用的代碼行更少。這不僅與數量有關，而且還使團隊工作時更容易理解代碼。 Python 允許程序員用幾行代碼表達復雜的想法。
Python 有一個特殊的好處，那就是經常使用英語術語而不是數學表達式。該代碼易於閱讀和理解。
Python 應對多種開發挑戰。盡管生態系統並不新鮮，但不斷添加新軟體包和附加組件使其保持相關性。目前，它是最適合人工智慧、計算機視覺、機器學習、數據科學、統計學和其他領域的語言之一。
Python 已經存在了一段時間，所以它圍繞自己建立了一個大社區。開發人員使用開源資源和教程，這使得專業成長和經驗交流更容易。
社區起初可能看起來並不重要，但它讓開發人員參與並更新。
如果你優先考慮高速，Python 將不是最佳選擇。Python 可以輕松處理密集型操作，但與其他語言相比，它需要更多時間。如果你需要運行多個請求，Node.js 的非同步輸入和輸出會更適合你。
移動應用程序的低性能是一個主要問題。如果後端在設計上很慢，那麼用戶體驗就會受到影響。
使 Python 代碼適應移動設備的另一個問題是它不能很好地與原生組件一起使用。如果你將不太兼容的代碼庫與低性能結合起來，你將遇到性能問題。
Node.js 是一個基於 JavaScript 編程語言的後端開發運行時環境。
Node.js 使用非同步的、事件驅動的輸入輸出。它表明運行時環境可以同時處理多個請求，而不必等待前一個請求完成。
根據Statista的說法，Node.js 是最常用的編程框架。大約 53% 的開發人員在他們的項目中使用 Node.js。Twitter、Aliexpress、Coursera 和許多其他使用 Node.js 創建的巨頭。Netflix 和 Paypal 選擇 Node.js 來支持他們的微服務。它使他們能夠將啟動時間從 40 分鍾縮短到 1 分鍾。
Node.js 是一種允許您創建 WebSocket （一種允許實時雙向客戶端-伺服器網路的協議）的編程語言。在在線應用程序中，WebSockets 是 HTTP 通信的替代方案。一旦連接形成，通道就會保持打開狀態，從而實現高速連接，而客戶端-伺服器網路的延遲和開銷很小。聊天、在線多人 游戲 、Google 文檔和其他常見用例只是其中的幾個例子。
Node.js 的主要優勢是處理復雜的並發進程。大型公司之所以選擇它來為其基礎架構提供動力，是因為它具有快速處理大型工作負載的成熟能力。
選擇 Node.js 的主要原因是它的快速性能。它在單個 Node.js 伺服器上並行處理大量請求。
Node.js 使用 Google Chrome V8 引擎作為運行時環境來執行 JavaScript。該引擎使用即時編譯來處理 JavaScript 代碼並快速提供即時輸出。它使 Node.js 成為互動式開發的首選。
多虧了這一點，您可以獲得出色的用戶體驗，使 Node.js 成為實時應用程序、信使、 游戲 應用程序等的首選。
全棧 Web 開發是一種趨勢——Medium、Airbnb、Paypal、Netflix 等企業轉而使用 Node.js，在前端和後端開發中都使用 JavaScript。它保證：
在 Node.js 伺服器上的整個開發過程中重用 JavaScript 可以加快交付速度並簡化通信。當所有團隊成員都能理解代碼時，這是一個巨大的優勢。
Node.js 伺服器有很多 NPM 包。Netflix 和 Paypal 同時遷移到 Node.js 和微服務，取得了驚人的效果。他們擺脫了代碼重復，組織了架構，引入了額外的功能，並改善了用戶體驗。
Node.js 不能很好地處理復雜的操作。它的優點是可以快速處理多個簡單的請求，但是任何復雜的請求都會導致延遲。
假設您的應用程序必須運行復雜的操作。Node.js 不是一個好的選擇。有一些方法可以讓 Node.js 更好地處理復雜的任務，但默認功能並不完善。
該編程語言基於 NPM 模塊構建，它允許您擴展內置功能並創建幾乎任何東西。然而，一個特定的模塊可以獨立運行，但與系統的其餘部分不兼容。
一些 NPM 模塊可能不兼容，需要重新設置。如果你運行大型基礎架構，錯誤可能會導致崩潰。
Node.js 和 Python 堆棧是出色的後端，為開發人員提供了令人印象深刻的可能性。Python 擅長執行復雜的操作和支持創新，但它在速度上有所損失。Node.js 性能出眾，但不擅長處理復雜的操作。但決定取決於項目類型。
Ⅲ python 集成開發環境哪個好
1、Pydev + Eclipse：免費的開發工具。使用非常普遍，最重要的就是免費，同時還提供很多強大的功能來支持高效的Python編程。之所以可以高居榜首，因為擁有眾多關鍵功能：Django集成、自動代碼補全、多語言支持、集成的Python調試、代碼分析等。
2、PyCharm：商業化開發工具。是專業的Python集成開發環境，有兩個版本，一個是免費的社區版本，另外一個是面向企業開發者更先進的專業版本。同時擁有眾多功能，專業版本要更加高級，支持更多高級功能，比如遠程開發功能、資料庫支持等。
3、VIM：先進的文本編輯器：在Python開發者社區中很受喜歡，是一個開源軟體並且遵循GPL協議，可以免費使用。是一個非常好的文本編輯器，還是一個輕量級的、模塊化、快速響應的工具，如果你在尋找一個linux系統下的python IDE，那麼VIM將是你的不二選擇。
4、Wing IDE：同屬於商業化工具。可以在windows、OS X和Linux系統上，支持最新版本的python，包括stackless Python，擁有三個版本，包含基礎版，個人版，專業版。此款工具最大亮點就是多線程調試，線程代碼調試，自動子進程調試，斷點等功能。
5、Spyder Python：開源的Python開發環境。非常適合用來進行科學計算方面的python開發，屬於輕量級軟體，用Python開發的，遵循MIT協議，可免費使用。
Ⅳ Python用什麼軟體寫代碼
VS Code：這是一個免費、開源、跨平台的代碼編輯器，由微軟自主設計研發，界面風格和VS相似，但沒有VS那麼龐大臃腫，運行速度快、佔用內存少，支持常見的自動補全、代碼高亮、語法提示、GIT等功能，安裝Python插件後，可以直接編輯運行Python程序。對於Python入門開發者來說，是非常不錯的選擇。
Sublime Text：是一個非常不錯的代碼編輯器，基本功能和VS Code差不多，輕便靈活、運行速度快，文本編輯功能強大，常見的自動補全、語法檢查、語法提示功能都能很好支持，配置好本地Python解釋器路勁後，也是一個非常不錯的Python開發軟體。
Atom：也是一個免費、開源、跨平台的代碼編輯器，由GitHub專門為廣大程序員設計研發，基本功能和前2個編輯器差不多，支持常見的智能補全、代碼高亮、語法檢查等功能，安裝Python插件後，也可以直接編輯運行Python程序。
Vim：這是Linux環境下使用最多的文本編輯器，輕便靈活、插件擴展眾多，可以自定義配置環境，和各種編程語言都能混搭，而且效果很好，安裝Python之後，可以直接當作一個非常不錯的Python開發軟體來使用。
Visual Studio：目前使用最多的IDE環境，集成了非常多的開發環境，新的版本也開始支持Python開發，勾選Python之後，可以直接編輯、調試、運行Python程序，功能強大。
PyCharm：一個Python專用的開發軟體，在業界非常流行，也非常受歡迎，支持代碼重構、代碼分析、單元測試等高級功能，因此開發、調試、運行效率很高，本身自帶了許多工程模塊，可以快速構建flask、Django等web應用。
Ⅳ vs 和 python 分析數據 哪個好
總的概括：R主要在學術界流行，python(numpy scipy)在工程方便比較實用。
R是S（Splus）的開源版本，或者下一代。發源地在紐西蘭奧克蘭。這個軟體的統計背景很濃烈。我這里濃烈的意思是，如果你不熟習統計知識（歷史）的話，R的幫助文檔看起來是很累的。由統計背景的人開發。R的維護組叫CRAN-R。在生物信息方便，有個叫bioconctor的組織，裡面有很多生物信息方面可以用的軟體包，他們有一套自己維護package系統。
Python是個綜合語言（這里特指指CPython解釋器），numpy scipy是數值計算的擴展包，pandas是主要用來做數據處理（numpy依賴），sympy做符號計算（類似mathematica？）此外還有一些不太成熟的包如sciki learn，statistical models。成熟度不如R。但是已經到了可用的水平了。是讀計算機的人寫的統計包。ipython 更新到1.0以後，功能基本完善，其notebook非常強大（感覺就像mathematica)而且還是基於web，在合作分享方面非常好用。
性能：
大家都說R慢，特別是CS的人。其實這里主要是兩點：一個R裡面數組的調用都是用復制的，二是Rscript慢。三是處理大數據慢。如果R用的好的話，R是不太慢的。具體來說就是Rscript用的少，多用命令，跑點小數據。這樣的話，實際在跑的都是背後的fortran和C庫。他們都有快二三十年歷史了。可謂異常可靠，優化得不能再優化了（指單線程，如果去看源代碼揮發先許多莫名的常數，永用了以後精度高速度快！）。比如一個自己編寫一個R腳本，loop套loop的那種，那真是想死的心都會有。外加一點，R處理文本文件很慢！
Python歸根揭底還是個有解釋器的腳本語言，而且有致命傷——GIL，但python最難能可貴的就是它很容易變得更快。比如pypy，cython，或者直接ctypes掛C庫。純python寫個原型，然後就開是不斷的profiling和加速吧。很輕易可以達到和C一個數量級的速度，但是寫程序、調試的時間少了很多。
並行計算：
R v15 之後有了自帶的parallel包，用挺輕松的。不過其實就是不停的fork，或者mpi，內存消耗挺厲害的。parSapply，parApply什麼的，真是很好用。
Python雖然有GIL——並行計算的死敵，但是有multiprocessing(fork依賴) ，是可以共享數據的什麼的，估計內存消耗方面比R好點，數據零散的話overhead很多。到了MPI的話，mpi4py還是挺好用的。用cython的話結合openmp可以打破GIL，但是過程中不能調用python的對象。
學習曲線：假設什麼編程都不會的同學。
R一開始還是很容易上手的，查到基本的命令，包，直接print一下就有結果了。但是如果要自己寫演算法、優化性能的時候，學習難度陡增。
Python么，挺好學的，絕大多數的幫助文檔都比R好了許多。有些包用起來沒R方便。總的來說深入吼R陡。
擴展資源：
基本上新的統計方法都會有R的package，安裝實用都不麻煩。但是基本上都是搞統計的人寫的計算機包。所以效能上可能有問好。比較出名的有兩個包的管理網站，cran-r 和bioconctor。 所以搞生化的估計R用起來很方便。
python的統計計算包們比R少，多很年輕，還在不斷的開發中。優於是計算機人寫的統計包，用起來的時候要多漲個心眼。
畫圖：
R自帶的那些工具就挺好用了，然後還有ggplot這種非常優美的得力工具。
python 有matplotlib，畫出來效果感覺比R自帶的好一些些，而且界面基於QT，跨平台支持。可能是R用得多了，pyplot用起來還是不太順手，覺得其各個組建的統一性不高。
IDE：
Rstudio非常不錯，提供類matlab環境。（用過vim-r-plugin，用過emacs + ess現在用vim。）
windows 下有python(x,y) 還有許多商業的工具。（本人現在的emacs環境還不是很順手~）
建議：
如果只是處理（小）數據的，用R。結果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有現成的命令、程序可以用。
要自己搞個演算法、處理大數據、計算量大的，用python。開發效率高，一切盡在掌握。
ps：盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起碼R會把你指向一篇論文，而python只是指向一堆代碼。R出問題了還有論文作者、審稿人陪葬。
Ⅵ python用什麼編輯器比較好
第一：Sublime TextSublime
Text輕量級的代碼編輯器，跨平台，支持幾十種編程語言，包括Python、Java、C、C++等，小巧靈活、運行輕快，支持代碼高亮、自動補全、語法提示，插件擴展豐富，是一個非常不錯的代碼編輯器，配置相關文件後，可直接運行Python程序。Sublime
Text是開發者中最流行的編輯器之一，多功能、支持多種語言，深受開發者的喜歡。
第二、VS Code
VS Code是微軟開發的一個跨平台的代碼編輯器，支持常見的編程語言開發，插件拓展豐富，不僅智能補全、語法檢查、代碼高亮，還支持git功能，運行流暢，是一款非常受歡迎的代碼編輯器，安裝相關插件之後，也可以直接運行Python程序。
第三、Atom
Atom是github專門為程序員開發的一個代碼編輯器，也是跨平台的，界面簡潔直觀，使用起來非常方便，自動補全、代碼高亮、語法提示、啟動運行速度較快，對於初學者來說，使用起來非常簡單。
第四、PyCharm
PyCharm是一個專門用於Python開發的IDE，常見的功能有：代碼補全、智能提示、語法檢查，這個軟體都支持。除此之外，還集成了版本控制、單元測試、git功能，可以快速創建Django、Flask等Python Web框架，使用起來非常不錯，在開發大型項目中經常會用到，唯一的缺點是，啟動起來比較卡，還不是免費的，不過可以下載社區免費版的。
第五：Vim
Vim可以說是Python最好的IDE。Vim是高級文本編輯器，旨在提供實際的Unix編輯器，Vi功能，支持更多更完善的特性集。Vim不需要花費太多的學習時間，一旦你需要一個無縫的編輯體驗，那麼就會把Vim集成到你的工作流中。
第六：Eclipse with PyDev
Eclipse with PyDev是非常流行的IDE，而且已經有很久的歷史了。Eclipse with PyDev允許開發者創建有用和互動式的Web應用。PyDev是Eclipse開發Python的IDE，支持Python、Jython和lronPython的開發。
第七：Emacs
GNU Emacs是可擴展，自動以的文本編輯器，甚至有更多的功能。Emacs的核心是Emacs Lisp解析器，但是支持文本編輯。如果你已經使用過Vim，可以嘗試一下Emacs。
第八：Komodo Edit
Komodo Edit是一款非常干凈而且專業的Python IDE。
第九：Wing
Wing的PythonIDE兼容Python2.x和3.x，可以結合Django、matplotlib、Zope、Plone、APP Engine、PyQt和其他Python框架使用。Wing支持測試驅動開發，集成了單元測試，nose和Django框架的執行和調試功能。Wing IDE啟動和運行的速度都非常快，支持Windows、Linux、OS X和Python versi。
第十：PyScripter
PyScripter是一款免費、開源的Python集成開發環境。
第十一：The Eric Python IDE
Eric是全功能的Python和Ruby編輯器和IDE，是使用Python編寫的。Eric基於跨平台的GUI工具包QT，集成了高度靈活的Scintilla編輯器控制項，Eric包括一個插件系統，允許簡單的對IDE進行功能性擴展。
第十二：IEP
IEP是跨平台的Python IDE，旨在提供簡單高效的Python開發環境，包括兩個重要的組件：編輯器和shell，並且提供插件工具集從各個方面來提高開發人員的效率。
Ⅶ 初學python 用什麼IDE比較好
PyCharm：由著名軟體開發公司JetBrains開發，在涉及人工智慧和機器學習時，公認是最好的Python
IDE，它合並了多個庫，可以幫助開發者探索更多可用選項。優點是支持web開發框架，如Pyramid、Flask和Django，提供智能代碼功能，可以執行更精確、快速的bug修復。
Visual Studio Code：有時會與Visual Studio IDE混淆，後者並非Python常用的工具，VS
Code是完整的代碼編輯器，具備很多優秀功能，許多程序員稱其為最好的IDE編輯器。優點是其Electron框架允許開發者在幾乎所有平台上使用VS
Code，在編輯器中可以直接debug，支持多個鍵盤快捷鍵，可以加速編程速度。
Sublime
Text：被認為是最好的Python編輯器，因為其簡單、通用、方便，使用很廣泛，可用於不同平台，優點是可處理多種標記語言，允許用戶選擇想要進行的項目，具備能夠提供類和函數寬索引的重要工具，提供強大的API和組織化的生態系統，從而實現高性能。
VI/Vim：位列Python IDE工具前5名，是一個modal
editor，可以從文件編輯中分割文件，相比最初的VI，Vim有了很大的進步，功能也更強大，優點是具備鍵盤界面，可以提升效率，支持多個插件，如版本控制工具、文件管理工具，通過.vimrc文件可以實現不同擴展功能，如突出顯示搜索結果等。
GNU
Emacs：它常被描述為可擴展、自文檔化、實時顯示。盡管它在業界並非最新，但它經常升級來滿足開發者的需求。優點是Lisp作為第二語言，可以幫助程序員更好的編程，Emacs可與多個不同平台兼容，提供大量自定義腳本供開發者使用。
IDLE：深受學生歡迎，是Python的自帶編輯器。該編輯器使用簡單、通用，且支持不同設備。在使用更復雜工具之前，開發者可以通過 IDLE
學習基礎知識。優點是允許用戶突出顯示錯誤、自動編碼，並進行准確識別，具備輕量級Python
shell，其內置修正功能可以提升性能，允許用戶在編輯器中搜索和替換文件。
ATOM：是一個開源編輯器，可與幾乎所有編程語言兼容，如PHP、Java，它定期更新且具備通用性，Github為Atom開發了強大的功能，以提供良好的編程體驗，包括多個插件，如SQL
queries包、Markdown Preview Plus包，以及編輯、可視化和渲染 LaTeX 公式的包。
Spyder：為數據科學而開發的，它是開源工具，能夠與大量平台兼容，因而成為IDE新手用戶的更好選擇。為實現完美開發，它合並了多個關鍵庫，如NumPy、Matplotlib和SciPy。
Ⅷ python和visualstudio哪個好用
Pycharm的格式化控制比Visual更好些,但社區版灶數只支持Python的開發。 PycharmPycharm的碧辯指格式化控制比Visual更好些,但社區版只支悔配持Python的開發。 PycharmPycharm的格式化控制比Visual更好些,但社區版只支持Python的開發。 PycharmPycharm的格式化控制比Visual更好些,但社區版只支持Python的開發。 Pycharm。