Лучшие программы для написания кода python

п Язык программирования ython применяется во многих областях компьютерных технологий, например, в написании сценариев, разработке графического интерфейса, веб-сайтах. разработка, искусственный интеллект (AI), машинное обучение, наука о данных, компьютерные сети и сетевая автоматизация, а также кибернетика. Безопасность.

Сегодня на рынке представлено множество интегрированных сред разработки Python IDE. У всех разные качества и особенности. Например, некоторые специально работают в системах Linux. Другие основаны на Windows, а другие являются кроссплатформенными и могут работать в обеих операционных системах. В этом посте мы рассмотрим Python IDE для систем Linux.

Лучшие среды разработки Python для Linux

1. ПРАЗДНЫЙ

Он занимает первое место в списке, потому что это стандартная среда разработки Python. IDLE — это аббревиатура от я интегрированный D канун L комментарий E окружающая среда. Это кроссплатформенное приложение, доступное как для систем Linux, так и для Windows.

ТОП-6 лучших Python IDE и редакторов кода

Это простая IDE, содержащая все функции, необходимые для работы Python в вашей системе. Он написан на Python с использованием библиотеки Tkinter и настоятельно рекомендуется для начинающих Python.

Функции:

• Подсветка синтаксиса в вашем коде Python
• Функция автозаполнения
• Автоматический отступ для вашего кода
• Поддержка многооконного текстового редактора
• Интегрированный отладчик Python

Скачать Python IDLE

2. PyCharm

Pycharm — это бесплатная, мощная, кроссплатформенная среда разработки Python с широкими возможностями настройки. Обычно называемый «все в одном пакете», он содержит множество встроенных инструментов и функций, необходимых для разработки на Python.

Функции:

• Синтаксис кода и подсветка ошибок
• Встроенный отладчик Python
• Простая и эффективная навигация по коду. Можно легко перемещаться между файлами проекта, классами, методами и т. Д.
• Разработка на Python для движка Google App
• Поддержка различных библиотек Python, таких как matplotlib, NumPy и scipy.
• Поддержка общих веб-фреймворков Python; Django, Flask и web2py

Получить PyCharm

3. Код VS

Visual Studio Code или VS Code — кроссплатформенный редактор для Windows, Linux и macOS. VS Code, разработанный Microsoft, поддерживает множество языков программирования. Все, что вам нужно, это установить расширение для выбранного языка программирования.

Он легко настраивается, и разработчики могут создавать свои сочетания клавиш, изменять тему и настраивать параметры. Чтобы начать работу с VS Code for Python, установите расширение Python, чтобы активировать поддержку разработки Python. Обратите внимание, что Visual Studio Code IDE не следует путать с Microsoft Visual Studio.

Где Писать Код? ЛУЧШИЕ IDE И Редакторы Кода Для Python

Функции:

• Он предлагает поддержку различных модулей Python. Например, если вы работаете с NumPy, вы можете установить определенное расширение
• Он поставляется со встроенной командной строкой для запуска вашего кода.
• Интегрированный GIT позволяет отправлять, извлекать или фиксировать изменения в проектах GitHub.
• Он поддерживает функцию live share, которая позволяет запускать отладчик удаленно.

Скачать Vscode IDE

4. Wing Python IDE

Wing — это Python для Linux, разработанный Wingware. Это мощная и легкая IDE, предназначенная для отладки, тестирования и ускорения написания кода Python. Wing IDE поставляется в трех версиях; Wing 101, Wing Personal и Wing Pro.

Как следует из названия, эти версии различаются по функциям и поддержке.

• Wing 101 для начинающих Python
• Wing Personal предназначен для студентов и обычных энтузиастов Python.
• Wing Pro — коммерческий пакет для профессиональных программистов на Python.

Функции:

Обратите внимание, что эти функции отличаются от разных пакетов Wing, при этом Wing pro обладает лучшими и наиболее мощными функциями.

• Он обладает интеллектом для отслеживания синтаксиса кода, ошибок и отступов.
• Он легко настраивается, и разработчики могут создавать сочетания клавиш и настраивать набор параметров.
• Он поставляется с мощным отладчиком, который можно запускать внутри или вне среды IDE.
• Он содержит обширную коллекцию различных библиотек и модулей Python, таких как; PyQt, Numpy, Flask, Google App Engine, Django и многие другие.
• Он поддерживает удаленную отладку кода и отличную навигацию по коду.

Скачать Wing IDE

5. Эрик Python IDE

Это редактор Python, который имеет множество функций. Он написан на Python с использованием библиотеки QT User Interface (UI). Это кроссплатформенное приложение с открытым исходным кодом, поддерживающее множество языков.

Он работает в Windows, Linux и macOS. Он поставляется со всеми необходимыми инструментами, необходимыми для стабильной среды разработки Python.

Функции:

• Поддержка редактирования исходного кода. Здесь у нас есть такие функции, как; несколько редакторов кода, автозаполнение кода, выделение синтаксиса и ошибок, сопоставление скобок, сворачивание кода, настраиваемый макет окна, надежная функция поиска и многое другое.
• Он поддерживает дизайн и разработку графического интерфейса. Можно интегрировать конструктор QT, который представляет собой построитель графического интерфейса для библиотеки QT.
• Встроенный отладчик Python.
• Поддержка Python Django framework.
• Он содержит инструменты для управления проектами и совместной работы — например, автоматически обновляемый список дел, чат-форум и общий редактор кода.

Скачать Eric IDE

6. PyDev

Это сторонний плагин для интегрированной среды разработки Eclipse. Это мощное расширение, поддерживающее разработку на Python.

Функции:

• Поддержка автозаполнения кода, что ускоряет написание кода.
• Функция анализа кода, которая пытается исправить любые возникающие проблемы в коде.
• Он поставляется с мощным отладчиком Python, который можно запускать удаленно.
• Поддержка фреймворка Django.
• Поддержка функций управления кодом, таких как; синтаксический анализ, интеллектуальные отступы и сворачивание кода.

Скачать PyDev IDE

7. Spyder

Он имеет открытый исходный код и используется в научных разработках. Spyder — это кроссплатформенный инструмент, работающий в системах macOS, Windows и Linux. Он включает в себя некоторые из мощных пакетов, используемых для научных разработок на Python, например, Matplotlib, Numpy, Pandas, Scipy, IPython, Cython, SymPy и многие другие.

Функции:

• Мощный редактор кода с такими функциями, как подсветка синтаксиса, автозаполнение кода и самоанализ.
• Расширение проводника файлов, которое помогает вам управлять своими проектами.
• Это дает возможность редактировать и напрямую взаимодействовать с переменными из графического интерфейса пользователя (GUI).
• Он поставляется с отладчиком, который поддерживает пошаговое выполнение.
• Поддержка использования нескольких консолей IPython для проверки кода
• Он поддерживает использование различных плагинов для выполнения определенных задач, например, Spyder-Unittest, Spyder-Reports и многих других.

Получить Spyder IDE

8. Pyzo

Pyzo — это интегрированная среда разработки с открытым исходным кодом для Python. Он поддерживает Conda для удобного управления пакетами. Для пользователей Matlab Pyzo можно рассматривать как бесплатную альтернативу.

Более ранние версии Pyzo распространялись как среда и платформа для научных разработок (Conda). В настоящее время Pyzo выпускается исключительно как IDE, и вам придется установить пакет Anaconda самостоятельно. Тем не менее, это простая и мощная система, в которой даже новички могут легко ориентироваться в различных инструментах.

Функции:

• Поддерживает автозаполнение кода
• Это кроссплатформенный инструмент, работающий в дистрибутивах Windows, macOS и Linux.
• Поддерживает соответствие скобок, что полезно для большого фрагмента кода.
• Он поставляется с мощным интегрированным отладчиком.
• Он работает без интерпретатора Python.

Получить Pyzo IDE

9. GNU Emacs

Это кроссплатформенный настраиваемый текстовый редактор с открытым исходным кодом и поддержкой различных языков программирования. Он поставляется с функцией «Режим Python», которая позволяет вам разрабатывать с использованием Python.

Функции:

• Он выделяет переменные и константы по-разному с помощью ключевых слов Python.
• Он поддерживает сопоставление скобок для таких операторов, как если , Элиф , for-loop, while-loop и многие другие.
• Он поддерживает интеллектуальные отступы, как требуется в Python.
• Он поддерживает тысячи команд для использования в своем интерфейсе. Разработчики также могут создавать свои команды для разных задач.

Скачать GNU Emacs

10. KDevelop

Это бесплатная кросс-платформенная IDE с открытым исходным кодом, работающая в macOS, Linux и Windows. Он поддерживает множество функций, таких как отладка, редактирование и навигация по коду для разных языков программирования.

Kdevelop поставляется со встроенными парсерами для таких языков, как C, C ++, Javascript, Objective-C и OpenCL. Он поддерживает плагины для Python, Ruby, Perl и многих других.

Функции:

• Он поставляется с мощным текстовым редактором, который поддерживает автозаполнение кода, подсветку синтаксиса и интеллектуальные отступы.
• Поддержка разработки графического интерфейса. Он интегрирован с дизайнером PYQT, который представляет собой интерфейсный инструмент для библиотеки Python Qt.
• Он поддерживает простые методы управления проектами с использованием таких инструментов, как Cmake, Automake, Qmake для библиотеки Qt и т. Д.
• Выделите переменные и константы, отличные от встроенных в Python ключевых слов.

Получить KDevelop IDE

11. Атом

Atom — это текстовый редактор с открытым исходным кодом для macOS, Windows и Linux. Он поддерживает плагин для разных языков, написанный на NodeJS и встроенный элемент управления Git. Git Hub развивает последнее.

Чтобы запустить Python в Atom, вам нужно будет установить «скрипт» из управления пакетами. Вы также можете добавить дополнительные инструменты, такие как Hydrogen, что дает вам больше возможностей при разработке Python.

Функции:

• Автозаполнение кода и подсветка синтаксиса
• Поддержка интеллектуальных отступов, необходимых в программировании на Python.
• Он поддерживает разные цвета выделения для пользовательских переменных и встроенных ключевых слов Python.
• Он легко настраивается, и можно устанавливать разные пакеты по своему усмотрению.
• Поддержка интеграции Jupyter Notebook с помощью пакета Hydrogen.

Получить Atom IDE

Вывод

Выбор Python IDE зависит от потребностей пользователей в проекте, над которым они работают. Например, простой текстовый редактор полезен для написания скриптов Python, но для научного проекта вам понадобится гораздо более сложный. Некоторые из них поддерживают интеграцию плагинов с различными инструментами управления кодом, такими как PMD. Вы можете прочитать нашу статью о PMD .

Какой твой любимый и почему он тебе нравится? Или нам не хватало вашей IDE? Пожалуйста, оставьте нам комментарий ниже в разделе комментариев.

3 лучших способа удалить программное обеспечение на Ubuntu

Удаление программ может быть выполнено графическим способом с помощью программного обеспечения Ubuntu Software Center и диспетчера пакетов Synaptic. Это можно сделать также из командной строки с помощью команд apt-get и aptitude. Мы подробно остан.

10 лучших дистрибутивов Linux для всех

ТОткрытый исходный код и бесплатные атрибуты операционной системы Linux по-прежнему остаются скрытым благом. Имя Linux — это нарицательное имя, которое содержит множество дистрибутивов или дистрибутивов Linux. Существование этих дистрибутивов дела.

Linux vs. macOS: 15 основных отличий, о которых нужно знать

Тперетягивание каната между Linux и macOS продолжает проходить проверку временем. Мир интернет-мемов завершает свои основные различия в обычной юмористической манере. По их мнению, macOS — для богатых, а Linux — для опытных. Если мы добавим к этом.

Источник: wowgold-seller.com

3 полезных Python-инструмента для упрощения работы с кодом

Любой разработчик использует те или иные вспомогательные инструменты. Какие-то из них позволяют ускорить процесс, какие-то — избавиться от ошибок, сделать код более понятным. Такие инструменты есть практически в любой сфере разработки. Престон Бадир (Preston Badeer), Python-программист, поделился набором расширений которые, по его мнению, значительно упрощают и ускоряют кодинг. За 5 лет работы он перепробовал множество […]

Любой разработчик использует те или иные вспомогательные инструменты. Какие-то из них позволяют ускорить процесс, какие-то — избавиться от ошибок, сделать код более понятным.

Такие инструменты есть практически в любой сфере разработки.

Престон Бадир (Preston Badeer), Python-программист, поделился набором расширений которые, по его мнению, значительно упрощают и ускоряют кодинг. За 5 лет работы он перепробовал множество инструментов и выделил три наиболее полезных.

Kite: быстрый доступ к документации и автозаполнение на основе ИИ

У большинства IDE есть встроенная функция автозаполнения. Примерно так выглядит процесс работы с ними.

Эти инструменты используют внутреннюю документацию для автоматической подстановки параметров и имен функций. Но что если бы существовал инструмент, который способен помогать не только с именами функций, но и с часто используемыми кусками кода? А еще анализировал данные репозиториев GitHub и предлагал нужные подсказки. Такой инструмент есть. Kite умеет многое, но большинство важных функций можно разделить на три группы.

Smart-подсказки на основе ИИ

Kite изучает кодовую базу, запоминает название переменных, которые часто использует разработчик, имена параметров из интернета и документацию, чтобы выдавать контекстные рекомендации, например:

В примере показано, как Kite предсказывает какие переменные вы будете использовать в зависимости от контекста кода. Вот еще пример работы подсказок:

Ваш код остается с вами на локальном ПК

Kite создан для локальной работы и не отправляет код в облако. Скорость работы подсказок достаточно высокая. Это важно для тех, у кого медленный интернет или работа связана с закрытым/проприетарным кодом.

Я работаю с этим инструментом несколько лет, и он становится только лучше. Опробовать его можно прямо сейчас.

Улучшаем код с Mypy

Python — динамически типизированный язык, что позволяет в любое время сделать любую переменную с любым типом данных. Одна и та же переменная может быть как строкой, так и целым числом или иным типом данных в зависимости от последнего присвоенного значения. Это ускоряет процесс написания кода, когда разработчику не нужно каждый раз вручную назначать тип данных для переменных:

# These two variable types are declared the exact same way # Python figures out the data type on it’s own, dynamically # string var_name = «string here» # integer var_name = 1234

А вот пример языка со статической типизацией, где каждой переменной задается конкретный тип данных, чего необходимо придерживаться в логике:

# Many languages require the data type to be declared too # string str var_name = «string here» # integer int var_name = 1234

В динамическом подходе есть и минусы:

• К концу процесса разработки повышается риск столкнуться с ошибками, так что придется переписывать какие-то части кода.
• Из-за постоянного вычисления типов код работает медленнее.
• Из-за динамической типизации код становится небезопасным, так как у функции на входе и выходе могут быть разные типы данных у одной и той же переменной.
• Читать динамический код сложнее, поскольку другой разработчик не может быть на 100% уверен в том, что объявленная ранее переменная не изменит тип.

Бесплатный инструмент Mypy внедряет статическую типизацию в код. Он позволяет находить ошибки несоответствия типов в коде. Если обнаружено несоответствие значение переменной присвоенному типу, выводится ошибка.

# Declaring a function using normal dynamic typing, without mypy def iter_primes(): # code here # Declaring the same function with mypy static typing from typing import Iterator def iter_primes() -> Iterator[int]: # code here

Это самый простой пример из целого списка. Если вам нужно больше информации, переходите по ссылке. Кроме того, в документации Mypy есть обширный FAQ.

Быстрый поиск ошибок и написание простых функций с SonarLint

У большинства IDE есть линтеры, статические анализаторы ошибок. Линтер еще до запуска кода может найти ошибку. Это считается статистическим анализом кода.

Но есть еще и динамический анализ, который в фоновом режиме запускает/компилирует код, проверяя правильность его работы. И если что-то идет не так, сообщает о возможной ошибке. Как раз по такому принципу работает бесплатный проект SonarLint.

Закомментированный или неиспользуемый код

Каюсь, бывает, что я оставляю операторы вывода, закомментированный код и неиспользуемые функции по всей кодовой базе. SonarLint предупреждает об этих проблемах, показывая, где что находится. Без SonarLint поиск проблем и отладка может занять многие часы.

Проблемы с безопасностью

У SonarLint есть большая обновляемая база данных с перечнем уязвимостей, которая позволяет плагину вовремя предупреждать разработчика о найденных в коде проблемах.

Читаемость кода

SonarLint предупреждает о чрезмерном усложнении кода, объясняя суть проблемы. Это может быть, например, слишком большая вложенность операторов if.

В качестве вывода

Небольшое резюме, чтобы не забыть описанные в статье инструменты в:

• Пишите код быстрее и гуглите меньше с Kite Copilot и Editor Plugin.
• Сделайте код стабильным с Mypy Python Module.
• Находите ошибки быстрее и пишите читаемый код с SonarLint Editor Plugin.

А какие полезные инструменты для работы с Python используете вы?

Эта статья является переводом.
Оригинальный текст:
3 Insane Secret Weapons for Python by Preston Badeer.

Источник: selectel.ru

Выбираем самый удобный редактор кода Python

Львиную долю своего рабочего времени программисты проводят в редакторах кода. В такой ситуации комфортность и удобство рабочей среды трудно переоценить. Конечно, писать код можно и в простейшем текстовом редакторе и сохранять в .html, но с продвинутым редактором это не сравнится. Особенно если редактор ориентирован на конкретный язык. Так как питон был и остается основным языком, используемым в Data Science, и именно ему мы уделяем особое внимание на наших курсах, делимся с вами переводом статьи, автор которой пишет о знакомых ему редакторах и о том, что он считает привлекательным в них.

Примечание автора: каждый упомянутый в этой статье редактор хорош по-своему. Список — это только краткое руководство, основанное на моем личном опыте. Одни редакторы могут нравиться вам больше других. В конце концов, выбор редактора или среды разработки за вами. Нет неправильного или правильного выбора.

1. Python IDLE

IDLE — редактор, поставляемый вместе с Python. Это базовый, упрощенный режим программирования на Python. Тем не менее, IDLE хороший редактор для начала программирования и понимания основ языка. В нем есть оболочка Python — интерактивный интерпретатор. Его возможности обширны: автозавершение кода, подсветка синтаксиса, подбор отступа и базовый встроенный отладчик.

• Легкий.
• Подходит для начинающих.

• Не подходит сложным проектам.
• Не хватает продвинутых функций.

2. Sublime Text

Sublime Text — свободное программное обеспечение с широкой поддержкой сообщества. Редактор работает с несколькими языками программирования. В большинстве случаев можно использовать незарегистрированный Sublime Text, но время от времени вы будете получать всплывающее окно с просьбой зарегистрировать продукт и приобрести лицензию. Sublime Text тонко настраивается и дополняется пакетами для отладки, автозавершения кода, линтинга и т.д.

• Простой и по большей части бесплатный.
• Тонко настраивается.
• Компактный и эффективный.

• Для удобства требует дополнительных пакетов.

3. Visual Studio Code

Visual Studio Code — бесплатный редактор кода от Microsoft для Windows, Linux и MacOS. Его возможности — отладка, подсветка синтаксиса, интеллектуальное завершение кода, предопределённые фрагменты кода, рефакторинг и интеграция с Git. Поддерживаются различные языки программирования. Для начала работы с Python может понадобиться несколько дополнительных пакетов, но установить их довольно просто.

Редактор постоянно обновляется. Visual Studio Code — один из лучших редакторов не только для Python, но и для других языков программирования. Я часто пользуюсь VSC и очень рекомендую его.

• Это фантастическая платформа с непрерывными обновлениями.
• Потребляет немного памяти по сравнению с другими громоздкими инструментами разработки.
• Имеет встроенный терминал и прост в использовании.

• Иногда терминал работает не так, как хотелось бы.

4. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать документы с выполняемым интерактивно кодом, уравнениями, визуализациями, простым текстом. Конечно, такими документами просто поделиться.

Jupyter Notebook используется для очистки и преобразования данных, численного и статистического моделирования, визуализации данных, машинного обучение и многого другого. Этот редактор — хороший вариант для начала работы с наукой о данных и машинным обучением. Файлами можно поделиться с кем угодно, они помогают эффективнее работать с кодом.

Я настоятельно рекомендую Jupyter Notebook, поскольку можно работать с каждым блоком кода отдельно. Также есть возможность использовать разметку. Среда Jupyter Notebook широко используется во многих успешных компаниях.

• Лучшая платформа для начала работы с наукой о данных.
• Легко делиться файлами и визуализациями.
• Разметка и другие дополнительные функции.

• Нет мощных функций из некоторых IDE.

5. PyСharm

PyCharm — это интегрированная среда разработки специально для Python. Разработана чешской [прим. перев. — автор ориентируется на расположение головного офиса] компанией JetBrains. Редактор разработан специально для Python, так что имеет широкий набор возможностей, таких как автозавершение и инспекции кода, подсветка ошибок, исправления, отладка, система контроля версий и рефакторинг.

IDE доступна на Microsoft Windows, Linux и MacOS. Есть бесплатная и платная профессиональная версии. Профессиональная IDE имеет несколько дополнительных функций, но бесплатной версии достаточно для большинства задач. Я настоятельно рекомендую PyCharm, если у вас есть как минимум 8 Гб оперативной памяти.

• Имеет важные встроенные функции.
• Разработана профессионалами специально для Python.
• Поддерживает виртуальные среды Anaconda.

• Основная проблема PyCharm: если у вас недорогой ПК или ноутбук и в нем нет 8 Гб оперативной памяти, то IDE немного притормаживает и работает довольно медленно.

6. Thonny

IDE Thonny предустановлена на системы Linux и системы на ее основе. Мой опыт работы с этим редактором в основном связан с Raspberry Pi. Это отличная, простая среда разработки для начинающих. Thonny хорошо подходит Raspberry Pi. Некоторые возможности: подсветка синтаксических ошибок, отладчик, автозавершение кода, пошаговое вычисление выражений.

• Интерактивная среда.
• Подходит для начинающих.
• Может использоваться для проектов Raspberry Pi.

• Редактор склонен к проблемам.
• Имеет не очень много возможностей.

7. Spyder

Spyder — это мощная научная интегрированная среда программирования, написанная на Python, для Python. Она разработана учеными, инженерами и аналитиками данных для них самих. Spyder обладает уникальным сочетанием возможностей.

Продвинутое редактирование, анализ, отладка и профилирование сочетается с возможностями исследования данных, интерактивного выполнения, глубокой инспекции кода и красивой визуализацией. Установить Spyder просто: скачайте его как часть дистрибутива Anaconda. Разработчики рекомендуют последнюю 64-битную версию Python 3, если у вас нет особых требований.

• Бесплатный редактор, поставляется с Anaconda.
• Хорошее рабочее окружение для просмотра интерпретаций и кодирования в два окна.
• Широкий выбор опций исключительно для Python.

• Немного старый интерфейс.

8. Atom

Эта IDE похожа на текстовый редактор Sublime. Она очень настраиваемая и поддерживает многие необходимые пакеты. У меня меньше опыта работы с этим редактором, поэтому я рекомендую скорее Sublime Text, чем Atom. Но перечислю некоторые часто используемые пакеты Atom для разработки на Python: autocomplete-python , linter-flake8 , python-debugger .

• Работать с Atom легко.
• Поддерживает Python после дополнительных установок.

• Требуется дополнительный плагин для Python.
• Больше подходит для работы с git.

9. VIM

Vim — это текстовый редактор, предустановленный в системах MacOS и UNIX. Большинство экспертов любят vim за развитые вычислительные возможности и легкую, компактную среду разработки. Он не рекомендуется начинающим, так как изучать его трудно. Можно добавить плагины подсветки синтаксиса, автозавершения кода, отладки, рефакторинга и другие к Vim и использовать его как Python IDE. [Прим. перев. На скриншоте GVim — версия Vim с графическим интерфейсом].

• Легкий.
• Эффективный.
• Производительный.

• Нужно посвятить время изучению редактора, у него крутая кривая обучения.

10. Notepad++

Notepad++ — это редактор текста и исходного кода, работающий на Microsoft Windows. Поддерживается редактирование с вкладками, что позволяет работать с несколькими открытыми файлами в одном окне. Название проекта происходит от оператора инкремента языка С. Notepad++ распространяется как свободное программное обеспечение.

Редактор поддерживает множество языков программирования и может быть полезным. На мой взгляд, есть и лучшие варианты. Кроме того, нужно установить дополнительные пакеты, чтобы сделать редактор функциональным для программирования на Python.

• Заменяет блокнот.
• Может использоваться для нескольких языков программирования, включая Python.

• Требуется дополнительная настройка и установки плагинов, чтобы работать с Python.
• Не в топе рекомендаций: есть много вариантов получше.

11. Онлайн редакторы

На Programiz, tutorials point, w3schools и некоторых других сайтах есть редакторы с удивительными возможностями.

• Никаких дополнительных установок и настроек.
• Простой код запускается без особых хлопот.

• Не такие мощные, как IDE.

Расскажите, в каком редакторе для Python вы пишете код и почему?

Получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате можно, пройдя онлайн-курсы SkillFactory:

• Курс «Python для веб-разработки»
• Профессия Веб-разработчик
• Обучение профессии Data Science с нуля
• Онлайн-буткемп по Data Science
• Онлайн-буткемп по Data Analytics
• Профессия аналитика с любым стартовым уровнем

Eще курсы

• Курс по Machine Learning
• Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
• Продвинутый курс «Machine Learning Pro + Deep Learning»
• Курс по аналитике данных
• Курс по DevOps
• Профессия iOS-разработчик с нуля
• Профессия Android-разработчик с нуля
• Профессия Java-разработчик с нуля
• Курс по JavaScript
• Профессия UX-дизайнер с нуля
• Профессия Web-дизайнер

Источник: h.amazingsoftworks.com