俗話說：「磨刀不誤砍柴工」，乙個好的工具會讓你更加稱心如意的工作，所以與其一味的追逐時間，不如先好好先看看我的文章，提公升一下自己的裝備，使得自己走的更快，更遠！
一.問題的引入2.我要學資料分析這一模組的，使用什麼軟體更高速？
3.我是學習python開發的，應該用哪乙個軟體？（只不過一般到這一步都是大神了，應該比我厲害多了，說的有點多餘）
4.我學習程式設計，想一邊寫**同時，記一下筆記不知道方不方便？
（如果遇到以上問題，你看到這篇文章就沒錯了）
本文主要介紹一下一些python常用開發工具以及程式設計環境，相信很多小夥伴們跟我有一樣的經歷，學資料分析時候用的什麼python開發環境比較好（當然是spyder），學python開發時候需要什麼環境比較，本文主要就是對於給一些跟我一樣的小白，講一下，學python那一塊用什麼軟體；
二.python 主要的方向和應用領域1.web應用開發python 經常被用於 web 開發，儘管目前 php、js 依然是 web 開發的主流語言，但 python 上公升勢頭更勁。尤其隨著 python 的 web 開發框架逐漸成熟（比如 django、flask、turbogears、web2py 等等），程式設計師可以更輕鬆地開發和管理複雜的 web 程式。
舉個最直觀的例子，全球最大的搜尋引擎 google，在其網路搜尋系統中就廣泛使用 python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、**於一體的豆瓣網（如圖 1 所示），也是使用 python 實現的。
(2) 執行軟體工具：jetbrains pycharm 2017.1 x64
注意：一定是專業版，不是社群版
2.資料科學自 1997 年，nasa 就大量使用 python 進行各種複雜的科**算。並且，和其它解釋型語言（如 shell、js、php）相比，python 在資料分析、視覺化方面有相當完善和優秀的庫，例如 numpy、scipy、matplotlib、pandas 等，這可以滿足 python 程式設計師編寫科學計算程式。
資料處理：pandas
資料計算：numpy
資料視覺化：matplotlib
(2)應用軟體：anaconda
spyder：一般用於資料分析資料視覺化
jupyter notebook (administrator)–記筆記寫**兩不誤
3.網路爬蟲python 語言很早就用來編寫網路爬蟲。google 等搜尋引擎公司大量地使用 python 語言編寫網路爬蟲。從技術層面上將，python 提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、selenium 和 beautifulsoup 等，還提供了乙個網路爬蟲框架 scrapy。
(2) 個人推薦：pycharm community edition 2019.3.1 x64
4.遊戲開發例如：pygame、pyglet 以及 cocos 2d 等。
(2) 執行軟體工具：jetbrains pycharm 2017.1 x64
注意：一定是專業版，不是社群版
注意：pycharm community版本執行高階應用將無法執行，需要現在專業版本的繼續執行；
pycharm 專業版和社群版區別：社群版：
相信許多小夥伴也看到了，社群版執行不出來python一些高階應用，所以大家使用時候就要小心使用了；
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