Ⅰ PyCharm 和vs2019 开发python 哪个好
好不好的，见仁见智，主要的功能也差不多，各有千秋。
新手建议用PyCharm，针对python的拓展稍微多一些。
用惯VS了，当然还是选择它。
Ⅱ Node.js VS Python：优点、缺点和用例
在为后端开发选择编程语言时，您的选择决定了产品将如何操作、扩展和满足用户需求。
最常见的问题之一是 Node.js 与 Python 的两难选择 。 这两个选项非常受欢迎，并且各有利弊。我们与两者合作，并在这里比较它们的优缺点，并帮助您确定哪个更适合您的项目。
定义产品种类。 它是数据量大的应用程序还是以界面为中心的程序？它的功能主要是静态的还是交互式的？在这个阶段，分析你的竞争对手、市场和最终用户的需求。
定义区域。 了解你的产品将在哪里使用非常重要：在特定地区、全国或国际上。面积越大，你就越需要仔细考虑建筑和技术解决方案。
进行市场调研。 独特且不断被要求是至关重要的。这意味着彻底的营销研究，了解你的主要竞争对手，并拥有清晰的买家角色。
分析你的资源。 了解你拥有多少具有相关经验的可用专家以及是否需要雇用外包开发人员的时刻。
明确主要绩效标准。 没有完美的后端开发工具。分析速度、安全性、交互性、响应性，并选择其中哪些具有最高优先级。
Python 是一种面向对象的动态语言，因其简单的语法和通用性而备受推崇。Python 仍然是市场上最受欢迎的语言之一。
它的主要优点之一是支持多种编程风格，使其非常适合复杂的计算项目和简单的网站。
Statista将 Python 定义为 2020 年最流行的编程语言。它被全球 29% 的开发人员使用。根据JetBrains 的研究，87% 了解 Python 的开发人员使用 Python 作为他们的主要编程语言，其中 27% 的人将 Python 用于 Web 开发，28% 用于机器学习，18% 用于数据分析。
Python 提供对 Berkeley 套接字 API 的访问权限。这是处理客户端-服务器网络的模块。Python 提供了一个简单而一致的 API，对应于这些系统调用的 C 等价物。Python 有一些类，可以更轻松地在其代码中使用这些低级套接字方法。
动态和面向对象的语法允许 Python 开发人员花更少的时间处理复杂的代码。许多软件包、附加组件和库提供了从最简单的 Web 后端到复杂的科学计算的现成选项。
这些东西使 Python 成为开发 MVP和原型的完美决策。结果： 快速进入市场，同时支持各种迭代，以及高比例的重用代码。
与其他语言和开发框架相比，Python 使用的代码行更少。这不仅与数量有关，而且还使团队工作时更容易理解代码。 Python 允许程序员用几行代码表达复杂的想法。
Python 有一个特殊的好处，那就是经常使用英语术语而不是数学表达式。该代码易于阅读和理解。
Python 应对多种开发挑战。尽管生态系统并不新鲜，但不断添加新软件包和附加组件使其保持相关性。目前，它是最适合人工智能、计算机视觉、机器学习、数据科学、统计学和其他领域的语言之一。
Python 已经存在了一段时间，所以它围绕自己建立了一个大社区。开发人员使用开源资源和教程，这使得专业成长和经验交流更容易。
社区起初可能看起来并不重要，但它让开发人员参与并更新。
如果你优先考虑高速，Python 将不是最佳选择。Python 可以轻松处理密集型操作，但与其他语言相比，它需要更多时间。如果你需要运行多个请求，Node.js 的异步输入和输出会更适合你。
移动应用程序的低性能是一个主要问题。如果后端在设计上很慢，那么用户体验就会受到影响。
使 Python 代码适应移动设备的另一个问题是它不能很好地与原生组件一起使用。如果你将不太兼容的代码库与低性能结合起来，你将遇到性能问题。
Node.js 是一个基于 JavaScript 编程语言的后端开发运行时环境。
Node.js 使用异步的、事件驱动的输入输出。它表明运行时环境可以同时处理多个请求，而不必等待前一个请求完成。
根据Statista的说法，Node.js 是最常用的编程框架。大约 53% 的开发人员在他们的项目中使用 Node.js。Twitter、Aliexpress、Coursera 和许多其他使用 Node.js 创建的巨头。Netflix 和 Paypal 选择 Node.js 来支持他们的微服务。它使他们能够将启动时间从 40 分钟缩短到 1 分钟。
Node.js 是一种允许您创建 WebSocket （一种允许实时双向客户端-服务器网络的协议）的编程语言。在在线应用程序中，WebSockets 是 HTTP 通信的替代方案。一旦连接形成，通道就会保持打开状态，从而实现高速连接，而客户端-服务器网络的延迟和开销很小。聊天、在线多人 游戏 、Google 文档和其他常见用例只是其中的几个例子。
Node.js 的主要优势是处理复杂的并发进程。大型公司之所以选择它来为其基础架构提供动力，是因为它具有快速处理大型工作负载的成熟能力。
选择 Node.js 的主要原因是它的快速性能。它在单个 Node.js 服务器上并行处理大量请求。
Node.js 使用 Google Chrome V8 引擎作为运行时环境来执行 JavaScript。该引擎使用即时编译来处理 JavaScript 代码并快速提供即时输出。它使 Node.js 成为交互式开发的首选。
多亏了这一点，您可以获得出色的用户体验，使 Node.js 成为实时应用程序、信使、 游戏 应用程序等的首选。
全栈 Web 开发是一种趋势——Medium、Airbnb、Paypal、Netflix 等企业转而使用 Node.js，在前端和后端开发中都使用 JavaScript。它保证：
在 Node.js 服务器上的整个开发过程中重用 JavaScript 可以加快交付速度并简化通信。当所有团队成员都能理解代码时，这是一个巨大的优势。
Node.js 服务器有很多 NPM 包。Netflix 和 Paypal 同时迁移到 Node.js 和微服务，取得了惊人的效果。他们摆脱了代码重复，组织了架构，引入了额外的功能，并改善了用户体验。
Node.js 不能很好地处理复杂的操作。它的优点是可以快速处理多个简单的请求，但是任何复杂的请求都会导致延迟。
假设您的应用程序必须运行复杂的操作。Node.js 不是一个好的选择。有一些方法可以让 Node.js 更好地处理复杂的任务，但默认功能并不完善。
该编程语言基于 NPM 模块构建，它允许您扩展内置功能并创建几乎任何东西。然而，一个特定的模块可以独立运行，但与系统的其余部分不兼容。
一些 NPM 模块可能不兼容，需要重新设置。如果你运行大型基础架构，错误可能会导致崩溃。
Node.js 和 Python 堆栈是出色的后端，为开发人员提供了令人印象深刻的可能性。Python 擅长执行复杂的操作和支持创新，但它在速度上有所损失。Node.js 性能出众，但不擅长处理复杂的操作。但决定取决于项目类型。
Ⅲ python 集成开发环境哪个好
1、Pydev + Eclipse：免费的开发工具。使用非常普遍，最重要的就是免费，同时还提供很多强大的功能来支持高效的Python编程。之所以可以高居榜首，因为拥有众多关键功能：Django集成、自动代码补全、多语言支持、集成的Python调试、代码分析等。
2、PyCharm：商业化开发工具。是专业的Python集成开发环境，有两个版本，一个是免费的社区版本，另外一个是面向企业开发者更先进的专业版本。同时拥有众多功能，专业版本要更加高级，支持更多高级功能，比如远程开发功能、数据库支持等。
3、VIM：先进的文本编辑器：在Python开发者社区中很受喜欢，是一个开源软件并且遵循GPL协议，可以免费使用。是一个非常好的文本编辑器，还是一个轻量级的、模块化、快速响应的工具，如果你在寻找一个linux系统下的python IDE，那么VIM将是你的不二选择。
4、Wing IDE：同属于商业化工具。可以在windows、OS X和Linux系统上，支持最新版本的python，包括stackless Python，拥有三个版本，包含基础版，个人版，专业版。此款工具最大亮点就是多线程调试，线程代码调试，自动子进程调试，断点等功能。
5、Spyder Python：开源的Python开发环境。非常适合用来进行科学计算方面的python开发，属于轻量级软件，用Python开发的，遵循MIT协议，可免费使用。
Ⅳ Python用什么软件写代码
VS Code：这是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器，由微软自主设计研发，界面风格和VS相似，但没有VS那么庞大臃肿，运行速度快、占用内存少，支持常见的自动补全、代码高亮、语法提示、GIT等功能，安装Python插件后，可以直接编辑运行Python程序。对于Python入门开发者来说，是非常不错的选择。
Sublime Text：是一个非常不错的代码编辑器，基本功能和VS Code差不多，轻便灵活、运行速度快，文本编辑功能强大，常见的自动补全、语法检查、语法提示功能都能很好支持，配置好本地Python解释器路劲后，也是一个非常不错的Python开发软件。
Atom：也是一个免费、开源、跨平台的代码编辑器，由GitHub专门为广大程序员设计研发，基本功能和前2个编辑器差不多，支持常见的智能补全、代码高亮、语法检查等功能，安装Python插件后，也可以直接编辑运行Python程序。
Vim：这是Linux环境下使用最多的文本编辑器，轻便灵活、插件扩展众多，可以自定义配置环境，和各种编程语言都能混搭，而且效果很好，安装Python之后，可以直接当作一个非常不错的Python开发软件来使用。
Visual Studio：目前使用最多的IDE环境，集成了非常多的开发环境，新的版本也开始支持Python开发，勾选Python之后，可以直接编辑、调试、运行Python程序，功能强大。
PyCharm：一个Python专用的开发软件，在业界非常流行，也非常受欢迎，支持代码重构、代码分析、单元测试等高级功能，因此开发、调试、运行效率很高，本身自带了许多工程模块，可以快速构建flask、Django等web应用。
Ⅳ vs 和 python 分析数据 哪个好
总的概括：R主要在学术界流行，python(numpy scipy)在工程方便比较实用。
R是S（Splus）的开源版本，或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是，如果你不熟习统计知识（历史）的话，R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRAN-R。在生物信息方便，有个叫bioconctor的组织，里面有很多生物信息方面可以用的软件包，他们有一套自己维护package系统。
Python是个综合语言（这里特指指CPython解释器），numpy scipy是数值计算的扩展包，pandas是主要用来做数据处理（numpy依赖），sympy做符号计算（类似mathematica？）此外还有一些不太成熟的包如sciki learn，statistical models。成熟度不如R。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后，功能基本完善，其notebook非常强大（感觉就像mathematica)而且还是基于web，在合作分享方面非常好用。
性能：
大家都说R慢，特别是CS的人。其实这里主要是两点：一个R里面数组的调用都是用复制的，二是Rscript慢。三是处理大数据慢。如果R用的好的话，R是不太慢的。具体来说就是Rscript用的少，多用命令，跑点小数据。这样的话，实际在跑的都是背后的fortran和C库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠，优化得不能再优化了（指单线程，如果去看源代码挥发先许多莫名的常数，永用了以后精度高速度快！）。比如一个自己编写一个R脚本，loop套loop的那种，那真是想死的心都会有。外加一点，R处理文本文件很慢！
Python归根揭底还是个有解释器的脚本语言，而且有致命伤——GIL，但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy，cython，或者直接ctypes挂C库。纯python写个原型，然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和C一个数量级的速度，但是写程序、调试的时间少了很多。
并行计算：
R v15 之后有了自带的parallel包，用挺轻松的。不过其实就是不停的fork，或者mpi，内存消耗挺厉害的。parSapply，parApply什么的，真是很好用。
Python虽然有GIL——并行计算的死敌，但是有multiprocessing(fork依赖) ，是可以共享数据的什么的，估计内存消耗方面比R好点，数据零散的话overhead很多。到了MPI的话，mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破GIL，但是过程中不能调用python的对象。
学习曲线：假设什么编程都不会的同学。
R一开始还是很容易上手的，查到基本的命令，包，直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候，学习难度陡增。
Python么，挺好学的，绝大多数的帮助文档都比R好了许多。有些包用起来没R方便。总的来说深入吼R陡。
扩展资源：
基本上新的统计方法都会有R的package，安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站，cran-r 和bioconctor。 所以搞生化的估计R用起来很方便。
python的统计计算包们比R少，多很年轻，还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包，用起来的时候要多涨个心眼。
画图：
R自带的那些工具就挺好用了，然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。
python 有matplotlib，画出来效果感觉比R自带的好一些些，而且界面基于QT，跨平台支持。可能是R用得多了，pyplot用起来还是不太顺手，觉得其各个组建的统一性不高。
IDE：
Rstudio非常不错，提供类matlab环境。（用过vim-r-plugin，用过emacs + ess现在用vim。）
windows 下有python(x,y) 还有许多商业的工具。（本人现在的emacs环境还不是很顺手~）
建议：
如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。
要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。
ps：盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。R出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。
Ⅵ python用什么编辑器比较好
第一：Sublime TextSublime
Text轻量级的代码编辑器，跨平台，支持几十种编程语言，包括Python、Java、C、C++等，小巧灵活、运行轻快，支持代码高亮、自动补全、语法提示，插件扩展丰富，是一个非常不错的代码编辑器，配置相关文件后，可直接运行Python程序。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，深受开发者的喜欢。
第二、VS Code
VS Code是微软开发的一个跨平台的代码编辑器，支持常见的编程语言开发，插件拓展丰富，不仅智能补全、语法检查、代码高亮，还支持git功能，运行流畅，是一款非常受欢迎的代码编辑器，安装相关插件之后，也可以直接运行Python程序。
第三、Atom
Atom是github专门为程序员开发的一个代码编辑器，也是跨平台的，界面简洁直观，使用起来非常方便，自动补全、代码高亮、语法提示、启动运行速度较快，对于初学者来说，使用起来非常简单。
第四、PyCharm
PyCharm是一个专门用于Python开发的IDE，常见的功能有：代码补全、智能提示、语法检查，这个软件都支持。除此之外，还集成了版本控制、单元测试、git功能，可以快速创建Django、Flask等Python Web框架，使用起来非常不错，在开发大型项目中经常会用到，唯一的缺点是，启动起来比较卡，还不是免费的，不过可以下载社区免费版的。
第五：Vim
Vim可以说是Python最好的IDE。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辑体验，那么就会把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，而且已经有很久的历史了。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lronPython的开发。
第七：Emacs
GNU Emacs是可扩展，自动以的文本编辑器，甚至有更多的功能。Emacs的核心是Emacs Lisp解析器，但是支持文本编辑。如果你已经使用过Vim，可以尝试一下Emacs。
第八：Komodo Edit
Komodo Edit是一款非常干净而且专业的Python IDE。
第九：Wing
Wing的PythonIDE兼容Python2.x和3.x，可以结合Django、matplotlib、Zope、Plone、APP Engine、PyQt和其他Python框架使用。Wing支持测试驱动开发，集成了单元测试，nose和Django框架的执行和调试功能。Wing IDE启动和运行的速度都非常快，支持Windows、Linux、OS X和Python versi。
第十：PyScripter
PyScripter是一款免费、开源的Python集成开发环境。
第十一：The Eric Python IDE
Eric是全功能的Python和Ruby编辑器和IDE，是使用Python编写的。Eric基于跨平台的GUI工具包QT，集成了高度灵活的Scintilla编辑器控件，Eric包括一个插件系统，允许简单的对IDE进行功能性扩展。
第十二：IEP
IEP是跨平台的Python IDE，旨在提供简单高效的Python开发环境，包括两个重要的组件：编辑器和shell，并且提供插件工具集从各个方面来提高开发人员的效率。
Ⅶ 初学python 用什么IDE比较好
PyCharm：由着名软件开发公司JetBrains开发，在涉及人工智能和机器学习时，公认是最好的Python
IDE，它合并了多个库，可以帮助开发者探索更多可用选项。优点是支持web开发框架，如Pyramid、Flask和Django，提供智能代码功能，可以执行更精确、快速的bug修复。
Visual Studio Code：有时会与Visual Studio IDE混淆，后者并非Python常用的工具，VS
Code是完整的代码编辑器，具备很多优秀功能，许多程序员称其为最好的IDE编辑器。优点是其Electron框架允许开发者在几乎所有平台上使用VS
Code，在编辑器中可以直接debug，支持多个键盘快捷键，可以加速编程速度。
Sublime
Text：被认为是最好的Python编辑器，因为其简单、通用、方便，使用很广泛，可用于不同平台，优点是可处理多种标记语言，允许用户选择想要进行的项目，具备能够提供类和函数宽索引的重要工具，提供强大的API和组织化的生态系统，从而实现高性能。
VI/Vim：位列Python IDE工具前5名，是一个modal
editor，可以从文件编辑中分割文件，相比最初的VI，Vim有了很大的进步，功能也更强大，优点是具备键盘界面，可以提升效率，支持多个插件，如版本控制工具、文件管理工具，通过.vimrc文件可以实现不同扩展功能，如突出显示搜索结果等。
GNU
Emacs：它常被描述为可扩展、自文档化、实时显示。尽管它在业界并非最新，但它经常升级来满足开发者的需求。优点是Lisp作为第二语言，可以帮助程序员更好的编程，Emacs可与多个不同平台兼容，提供大量自定义脚本供开发者使用。
IDLE：深受学生欢迎，是Python的自带编辑器。该编辑器使用简单、通用，且支持不同设备。在使用更复杂工具之前，开发者可以通过 IDLE
学习基础知识。优点是允许用户突出显示错误、自动编码，并进行准确识别，具备轻量级Python
shell，其内置修正功能可以提升性能，允许用户在编辑器中搜索和替换文件。
ATOM：是一个开源编辑器，可与几乎所有编程语言兼容，如PHP、Java，它定期更新且具备通用性，Github为Atom开发了强大的功能，以提供良好的编程体验，包括多个插件，如SQL
queries包、Markdown Preview Plus包，以及编辑、可视化和渲染 LaTeX 公式的包。
Spyder：为数据科学而开发的，它是开源工具，能够与大量平台兼容，因而成为IDE新手用户的更好选择。为实现完美开发，它合并了多个关键库，如NumPy、Matplotlib和SciPy。
Ⅷ python和visualstudio哪个好用
Pycharm的格式化控制比Visual更好些,但社区版灶数只支持Python的开发。 PycharmPycharm的碧辩指格式化控制比Visual更好些,但社区版只支悔配持Python的开发。 PycharmPycharm的格式化控制比Visual更好些,但社区版只支持Python的开发。 PycharmPycharm的格式化控制比Visual更好些,但社区版只支持Python的开发。 Pycharm。