⑴ 好学编程：强推10款python常用的开发工具
在Python编程旅程中，选择合适的开发工具能极大地提升效率。以下是我们推荐的10款Python开发工具，适合不同层次和需求的开发者。
1. IDLE - 内置IDE
IDLE，作为Python自带的简单IDE，适合初学者入门，提供了基础的交互和编写环境。
2. IPython - 交互式计算系统
IPython的强大在于其交互式计算和变量补全功能，支持Python 2.7+版本，安装命令：pip install ipython。
3. PyCharm - 功能全面的IDE
JetBrains的PyCharm是专业级选择，包括免费社区版和专业版，支持多种框架和科学计算包，还拥有智能代码提示、调试等功能。
4. Spyder - 科学计算首选
Spyder专为科学计算设计，提供编辑器、控制台和变量管理器，便于数据处理和分析。
5. Jupyter - 数据科学利器
基于Web的Jupyter Notebook，便于数据清洗、建模和分享，是数据科学和机器学习的常用平台。
6. Anaconda - 数据科学平台
Anaconda集成了众多科学包，是数据科学环境的首选，简化了包管理。
7. PTVS - VS Code插件
PTVS为Visual Studio Code提供Python支持，具有强大的编辑和调试功能。
8. Eclipse + Pydev - 开发Web应用
Eclipse与Pydev组合，适合Web应用开发，支持多种Python版本。
9. Eric - 集成项目管理
Eric提供集成的项目管理功能，通过插件扩展功能，适合对编辑器功能有要求的用户。
10. Sublime Text - 轻量级编辑器
Sublime Text跨平台且轻便，除了Python，还支持多种语言，适合快速开发和自定义扩展。
对于初学者，推荐PyCharm和Jupyter Notebook，前者全面且适合专业开发，后者则因其易用性适合数据处理和教学演示。
⑵ 程序员必备的开发工具有哪些
在编程开发领域，虽然"编程"可能被视为仅仅涉及编码，但实际工作流程远比这复杂得多。大部分时间往往用于会议、沟通和理解产品与业务逻辑，而编写代码本身的工作量相对较小。
在开发过程中，关注编码风格、可读性、扩展性和文档的编写同样重要。Python 开发者可以借助一系列优秀的开源工具来提升效率和代码质量。以下是 Python 开发中不可或缺的工具，它们能让你的开发过程更加高效：
代码格式化工具
- Black：目前最受欢迎的 Python 代码格式化工具，GitHub 上拥有超过30K 星标。Black 会按照内置规则做彻底的格式化，让你的代码保持一致性和专业性。
- YAPF：与 Black 功能相似，用于自动格式化代码，确保代码遵循 PEP8 标准。
导入管理工具
- isort：用于对 Python 中的导入模块进行排序，帮助开发者更好地管理导入，避免导入冲突和冗余。
代码升级工具
- pyupgrade：自动将 Python 语法升级到新版本，简化代码维护。
- flynt：优化字符串格式化代码，转换为新版本的语法，如使用 `.format()` 和 f-strings。
- django-upgrade：针对 Django 项目提供代码升级，确保兼容新版本的功能和变更。
- setup-py-upgrade：将 setup.py 文件升级为 setup.cfg，简化配置管理。
代码提示工具
- Monkeytype：自动收集函数参数和返回值的运行时类型信息，生成类型注释，增强代码的类型安全。
- pytype：静态类型检查器，无需类型注释即可检查代码的类型错误。
- autotyping：为代码添加类型提示的工具，自动完成类型注释。
- no_implicit_optional：提供类型提示，增强 PEP 484 规范的代码一致性。
代码重构工具
- VSCode 内置的 Pylance 和 pyright：提供强大的静态类型检查功能，同时支持代码重构操作。虽然集成在 IDE/编辑器中使用效果良好，但它们也支持独立的命令行使用，方便进行自动化重构。
其他工具
- 尽管 IDE/编辑器集成的工具提供了丰富的重构功能，但针对命令行使用的独立工具也非常有用。这些工具在不同场景下提供代码重构服务，有助于提升开发效率。
通过使用这些工具，Python 开发者可以显着提升代码质量、效率和可维护性，从而更专注于构建创新和高效的应用程序。