① 有没有好的python代码查看工具
vim+ Pydiction 可以试试
或者
sublime text 对python支持挺好，轻量级生化武器。
eclipse+pydev比较厚重，大型开发比较适合。
② 开发Python用哪些工具好
刚学python时，面对简陋的官方版idle和一大堆开发平台和发行版，不知道究竟如何下手。在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。
具体来说Anaconda集成了几乎所有我需要的包库，包含了我整个工作流程，做数据分析的pandas\scipy\numpy、绘图的matplotlib、读写Excel文档的xlrd/xlwt，链接SQL数据库的SQLalchemy、机器学习框架sklearn等。对于Anaconda集成的两个工作平台，Spyder——一个类似于Matlab和Rstudio的IDE，是专注于面向数据的分析的，因为其特点也主要是数据区的存在，可以即时知道变量值的变化；Ipython——一个基于cell的shell界面，可以理解为python自带shell的增强版，它将程序分成一块一块的cell，每个cell可以包含多条语句，可以单独调试运行，并将结果保存在内存中，cell之间可以相互调用，并保持一定的相互独立。
③ python 用什么来开发工具
（一）github
Git是一个分布式的版本控制系统，最初由Linus Torvalds编写，用作linux内核代码的管理。在推出后，Git在其它项目中也取得了很大成功，尤其是在Ruby社区中。目前，包括Rubinius、Merb和Bitcoin在内的很多知名项目都使用了Git。Git同样可以被诸如Capistrano和Vlad the Deployer这样的部署工具所使用。
（二）Vim
Vim 是高级文本编辑器，旨在提供实际的 Unix 编辑器‘Vi’功能，支持更多更完善的特性集。Vim 不需要花费太多的学习时间，一旦你需要一个无缝的编程体验，那么就会把 Vim 集成到你的工作流中。
（三）Eclipse with PyDev
Eclipse 是非常流行的 IDE，而且已经有了很久的历史。Eclipse with Pydev 允许开发者创建有用和交互式的 Web 应用。PyDev 是 Eclipse 开发 Python 的 IDE，支持 Python，Jython和 IronPython 的开发。
（四）Sublime Text
Sublime Text 是开发者中最流行的编辑器之一，多功能，支持多种语言，而且在开发者社区非常受欢迎。Sublime 有自己的包管理器，开发者可以使用TA来安装组件，插件和额外的样式，所有这些都能提升你的编码体验。
④ 学习python都需要哪些软件工具
1、Upterm
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。
2、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。
3、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。
4、CodeSandbox
虽然这个不算是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。
5、Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
6、IPython
如何进行交互式编程？没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的Shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、Tab键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
7、Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者不妨体验看看。
8、IDLE
IDLE是python创初人Guido van Rossum使用python and Tkinter来创建的一个集成开发环境。要使用IDLE必须安装python and Tkinter。特性：自动缩进，彩色编码，命令历史(Alt+p,Alt+n)和单词自动(Alt+/)完成。用IDLE执行Tkinter程序，不要在程序中包括mainloop。IDLE本身就是Tkinter应用程序，它会自动调用mainloop。再调用一次mainloop会与IDLE的事件循环冲突，造成运行时错误。
9、BlackAdder
BlackAdder支持windows and linux环境。用它创建的程序可在任何一种平台上运行，负责维护它的是TheKompany.com。他们发布了该软件的个人版，只提供有限的支持；以及专业版，需要许可，面向商业软件开发者。
10、Komodo Edit
Open Komodo是Komodo edit的开源发布 ，一个免费的动态语言的多语言编辑器，基于屡获殊荣的Komodo IDE。既支持Perl、PHP、Python、Ruby、Tcl等服务端语言，也支持CSS、HTML、JavaScript、XML等。在使用Komodo Edit编写代码时，通过其提供的自动完成、调用提示、语法纠正、代码片断等功能可以充分提高你的编码效率，助你写出高质量的代码。
⑤ python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
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，之前的名字叫作：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。
第二款：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。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，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定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。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Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：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要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才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。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，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。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：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。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
⑥ 分享!5个好用的Python工具
1、 IDLE
IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。
2、 Scikit-learn
scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。
3、Theano
Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。
4、Selenium
Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。
5、Skulpt
Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。
关于分享!5个好用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
⑦ 一名Python程序员会哪些好用的工具
很多Python学习者想必都会有如下感悟：最开始学习Python的时候，因为没有去探索好用的工具，吃了很多苦头。后来工作中深刻体会到，合理使用开发的工具的便利和高效。今天，我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家，希望对大家的工作和学习有帮助。
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。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了 ptpython。
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。
⑧ 用Python写过哪些的小工具
为了逃避学校布置的美术作业，写过一个画素描的程序。
从后再也不担心美术作业了。
也就是利用Python的PIL库来 将彩色图片转化为素描效果的图片
更新说明：
前面那个程序写的太粗糙了，不好意思拿出来分享，重新写了一遍，加上了GUI图形界面。
配置环境：
windows 10
python 3.5
image.py
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import join
import time
def image(sta,end,depths=10):
a = np.asarray(Image.open(sta).convert('L')).astype('float')
depth = depths # (0-100)
grad = np.gradient(a) # 取图像灰度的梯度值
grad_x, grad_y = grad # 分别取横纵图像梯度值
grad_x = grad_x * depth / 100.
grad_y = grad_y * depth / 100.
A = np.sqrt(grad_x ** 2 + grad_y ** 2 + 1.)
uni_x = grad_x / A
uni_y = grad_y / A
uni_z = 1. / A
vec_el = np.pi / 2.2 # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4. # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az) # 光源对x 轴的影响
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az) # 光源对y 轴的影响
dz = np.sin(vec_el) # 光源对z 轴的影响
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y + dz * uni_z) # 光源归一化
b = b.clip(0, 255)
im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) # 重构图像
im.save(end)
def mains(numbers):
number = int(numbers)
startss = os.listdir(".\输入----图片")
time.sleep(2)
for starts in startss:
start = ''.join(starts)
print('正在转化--图片： ' + start)
sta = './' + '输入----图片/' + start
end = './' + '输出----图片/' + 'HD_20' + start
image(sta=sta,end=end,depths=number)
简单来说，就是利用python的Numpy库，将图像降维转化为数字化的数据，之后对数据进行操作，再利用pillow库将操作好的数据转化为素描效果的图片。
GUI图形界面程序
main.py
import os
from image import mains
from tkinter import *
def exists_mkdir():
if os.path.exists('输出----图片') and os.path.exists('输入----图片'):
pass
else:
os.mkdir('输出----图片')
os.mkdir('输入----图片')
def images():
try:
s1 = e1.get()
a = mains(s1)
c["text"] = "我们的程序运行成功了"
except Exception:
c["text"] = "程序运行出错了,可能是缺少了两个配置文件"
#创建程序运行需要的工作目录
exists_mkdir()
tk = Tk()
# 设置窗口大小和位置
tk.geometry('430x350+80+60')
# 不允许改变窗口大小
tk.resizable(False, False)
## 用来显示Label组件
tk.title('素描图生成器')
w1 = Label(tk,text='作者博客：www.liuchaoblog.live')
w = Label(tk,text='')
w2 = Label(tk,text='欢迎使用：')
w3 = Label(tk,text='步骤一：将需要转化的图片放入 输入----图片 文件夹下')
w4 = Label(tk,text='步骤二：输入 0-100的数值，数值越大，颜色越深。--------标准参数是 10 ')
w5 = Label(tk,text='步骤三：点击确认 运行程序 等待出现提示')
w6 = Label(tk,text='步骤四：到输入----图片 文件夹找到素描图')
w1.grid(row=0,column=0,sticky=W)
w.grid(row=1,column=0,sticky=W)
w2.grid(row=2,column=0,sticky=W)
w3.grid(row=3,column=0,sticky=W)
w4.grid(row=4,column=0,sticky=W)
w5.grid(row=5,column=0,sticky=W)
w6.grid(row=6,column=0,sticky=W)
l = Label(tk,text="输入 0-100的数值")
l.grid(row=8,column=0,sticky=E)
## 用来显示输入框
e1 = Entry(tk)
e1.grid(row=10,column=0,sticky=E)
## 用来显示Button
b = Button(tk,text='确定',command=images)
b.grid(row=12,column=0,sticky=E)
c = Label(tk,text="",background="yellow")
c.grid(row = 15)
# 启动消息主循环
tk.mainloop()
运行效果：
这个程序我用pyinstaller做成exe文件了。
⑨ 分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
⑩ 学习python用什么工具
Python | 开发环境IDE PyCharm配置
http://jingyan..com/article/e6c8503c6268aae54f1a18eb.html