python开发环境搭建——pycharm和jupyternotebook

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一个好的Python开发环境对程序员来说至关重要，它不仅能提高编程效率，还能提升代码质量，促进团队协作，具体作用包括但不限于以下几点：

1. 提高开发效率：优秀的开发环境通常集成了代码自动完成、语法高亮、错误检查等功能，这可以大大减少手动输入的工作量，快速定位并修复错误，使开发者能够更加专注于逻辑实现而非语言细节。
2. 代码导航与重构：好的开发环境支持高效的代码导航功能，帮助开发者轻松跳转到定义、查找引用等，这对于理解大型项目结构和进行代码重构非常有帮助。此外，一些环境还提供智能的重构建议，减少因修改代码而引入错误的风险。
3. 调试工具：集成调试器是现代开发环境不可或缺的一部分，它允许开发者设置断点、逐步执行代码、查看变量值等，这对于诊断和解决问题至关重要。
4. 版本控制集成：良好的Python开发环境会与Git等版本控制系统紧密集成，使得代码提交、分支管理、合并冲突处理等操作更加便捷，有助于团队协作和代码版本管理。
5. 测试与文档支持：支持单元测试、集成测试的环境能够方便地运行测试用例，确保代码质量。同时，部分环境还提供文档自动生成工具，帮助开发者维护高质量的代码文档。
6. 扩展与插件系统：一个灵活的开发环境应支持丰富的插件或扩展，可以根据开发者的需求定制化工作流程，比如添加特定语言的支持、代码格式化工具、性能分析器等。
7. 跨平台兼容性：Python本身具有良好的跨平台性，一个好的开发环境也应该能在多种操作系统（如Windows、macOS、Linux）上无缝运行，保证开发者可以在自己偏好的平台上工作。
8. 学习与社区支持：广泛使用的开发环境往往拥有活跃的社区和丰富的学习资源，对于新手来说，这意味着更容易上手，遇到问题时能快速找到解决方案。

综上所述，一个好的Python开发环境能够显著提升开发者的生产力，促进项目的高效、高质量完成。

我将为大家介绍两个现在主流的python开发环境，Pycharm和Jupyter Notebook

一、Pycharm

PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的非常受欢迎的 Python 集成开发环境（IDE）。它专为Python语言设计，提供了从初学者到专业开发者所需的全方位功能。

1.1 pycharm的下载与安装

pycharm官网：PyCharm：适用于数据科学和 Web 开发的 Python IDE (jetbrains.com.cn)

在进入官网下载界面后，可以选择专业版（Professional）或者社区版（Community Edition），新手学习使用社区版即可，社区版是完全免费的。

pycharm安装相对直接

1. 双击下载好的安装文件，启动安装向导。
2. 跟随安装向导的指示进行。一般情况下，你可以接受默认设置，但你也可以根据需要自定义安装路径等选项。
3. 在安装过程中，可能会有一个选项询问是否要为所有用户安装或者仅当前用户。根据实际情况选择。
4. 安装向导可能会询问是否创建桌面快捷方式和关联.py文件，根据个人偏好选择。
5. 点击“Install”开始安装。

安装完成之后，创建一个测试项目，写一个hellopython看看是否能够正常使用python编译器

1.创建项目，可以选择本机上已经有的python或者点击右边箭头进行安装python

写好代码之后，在文档区域右键或者使用快捷键Ctrl+Shift+F10 运行当前.py文件

1.2 常用快捷键

学会使用快捷键可以有效提升我们写代码的效率

基本编辑操作

• 复制行：Ctrl + D
• 剪切行：Ctrl + X
• 删除行：Ctrl + Y
• 上下移动行：Alt + Shift + 上/下箭头
• 多行注释/取消注释：Ctrl + /
• 快速查找：Ctrl + F
• 全局查找：Ctrl + Shift + F
• 替换：Ctrl + R
• 全局替换：Ctrl + Shift + R

代码编写与导航

• 自动完成建议：Ctrl + Space
• 快速查看文档：Ctrl + Q
• 转到定义：Ctrl + B
• 搜索类：Ctrl + N
• 搜索文件：Ctrl + Shift + N
• 返回上一个位置：Ctrl + Alt + 左箭头
• 前进到下一个位置：Ctrl + Alt + 右箭头

代码结构与格式化

• 格式化代码：Ctrl + Alt + L
• 代码折叠/展开：Ctrl + 加号/减号
• 显示大纲视图：Ctrl + F12

1.3 常用插件

pycharm社区为我们提供了丰富的插件，可以根据开发者的需求定制化自己的编辑工具，我给大家提供一些我常用的插件，在File——>settings——>plugings 中管理和安装插件

中文语言包插件

pycharm的汉化补丁，英语噩梦者福音

翻译插件

上面的中文语言包只能对整个软件系统进行中文翻译，如果你要阅读源码的话，我非常建议你安装一个翻译插件

这个翻译软件下载之后，可以在pycharm的右下角设置翻译引擎，根据喜好设置即可

然后右键选中要进行翻译的文档部分选择翻译

彩虹括号

这个插件可以为你的不同的代码块之间使用不同的色彩进行区分，尤其是使用了多层括号的场合

代码小窗口

如果你的一个文件中写了上百行代码，那么使用小窗视图可以帮你快速进行定位

二、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个非常流行的开源Web应用程序，它允许创建和分享包含实时代码、方程、可视化以及叙述文本的文档。它被广泛应用于数据科学、机器学习、教学、科研等领域，因为它提供了一种交互式的、可重复的研究和展示环境。Jupyter Notebook的核心特点包括：

1. 交互式编程：用户可以在浏览器中直接编写代码（支持多种编程语言，但最常用于Python），并立即看到执行结果。这种即时反馈机制对于探索性数据分析和学习新概念非常有帮助。
2. Markdown支持：除了代码外，Jupyter Notebook还支持Markdown格式，这意味着你可以用富文本形式添加标题、段落、列表、链接、图片等，来解释代码的目的、方法和结果，使得笔记本不仅是代码的集合，也是一份完整的报告或教程。
3. 可视化嵌入：可以直接在Notebook中生成并展示图表、图像等可视化结果，这对于数据分析和呈现发现非常关键。
4. 可扩展性：Jupyter Notebook支持安装额外的Python库或其他语言的kernel，以扩展其功能，使其能够适应各种复杂的需求和领域。
5. 交互式 widgets：利用widgets库，可以在Notebook中创建交互式控件，如滑块、按钮等，进一步增强用户与数据的互动性。
6. 版本控制友好：Jupyter Notebook文件（通常以.ipynb为扩展名）本质上是JSON格式，易于版本控制系统的管理和协作。
7. 分享与发布：Notebook可以通过nbviewer服务或上传到GitHub等平台来分享，也可以导出为HTML、PDF等多种静态格式，方便分享和分发。

综上所述，Jupyter Notebook提供了一个集代码、文档、可视化于一体的动态环境，极大地促进了数据分析、教学材料制作和研究成果的交流。

这里我建议直接安装anaconda，anaconda中不仅集成了jupyter notebook，还为我们提供了虚拟环境管理工具，关于虚拟环境的具体介绍，我会放在另一篇文章中详解。

2.1 Anaconda下载与安装

Anaconda下载官网：Download Anaconda Distribution | Anaconda

1. 双击下载的.exe安装文件启动安装程序。
2. 在安装向导中，可以选择“Just Me”（仅限当前用户）或“All Users”（所有用户），并选择安装路径。
3. 勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable”，这样可以在命令行任何位置直接使用conda命令。
4. 继续按照提示完成安装过程。

下载好之后，我们可以在电脑开始中的【Anaconda】下找到【Jupyter Notebook】

点击即可启动Jupyter Notebook，注意在使用期间，不要关闭运行窗口：

在浏览器页面中，我们也可以写一个hellopython进行验证安装是否正确

1. 新建ipynb文件，右上角【new】——>python3

   

2. 编写代码并运行

因为jupyter notebook是交互式编程软件，所以运行结果，会更加直观的显示，且多个代码块之间显示结果不冲突，反馈性很强，非常适合学习使用

2.2 常用快捷键

命令模式 (按键 Esc 开启):

• Shift + Enter : 运行本单元，选中下个单元
• Ctrl + Enter : 运行本单元
• Alt + Enter : 运行本单元，在其下插入新单元
• Y : 单元转入代码状态
• M :单元转入markdown状态
• A : 在上方插入新单元
• B : 在下方插入新单元
• DD : 删除选中的单元

编辑模式 ( Enter 键启动):

• Tab : 代码补全或缩进

• Shift + Tab : 提示

• Shift-Enter : 运行本单元，选中下一单元

• Ctrl-Enter : 运行本单元

• Alt-Enter : 运行本单元，在下面插入一单元

三、选择

选择PyCharm还是Jupyter Notebook取决于你的具体需求。如果你正在进行复杂的软件开发项目，需要强大的IDE功能，PyCharm可能是更好的选择。相反，如果你的工作侧重于数据分析、教学或快速原型设计，需要频繁地迭代和可视化结果，Jupyter Notebook则更能满足你的需求。两者并非互斥，实际工作中，很多人会结合使用，利用各自的优势，我也建议你熟练两种软件的使用方法。

此外，VSCode等软件也可以用于python开发，但我使用不多，所以不过多介绍