macOS 中的 Python IDE

IDE 或集成开发环境为单个空间下的软件开发提供了必要的工具。IDE 通常由三部分组成：源代码编辑器、解释器或编译器以及调试器——所有这些都包含在内，可以通过单个图形用户界面 (GUI) 进行访问。

在本教程中，我们将讨论 macOS 平台上可用的不同 Python IDE。

IDE 的目的

程序员使用 IDE 是有益的，因为它拥有在同一屋檐下开发软件的所有必要工具，使软件开发更快，同时还提供跨工具的标准化。

一些 IDE 专注于并针对特定的编程语言进行了独特的设计，例如 Java 的 IntelliJ 和 Python 的 PyCharm。同时，其他 IDE 兼容很多编程语言。

用于 macOS 的 Python

macOS 是由 Apple Inc. 开发和维护的操作系统，仅在 Apple 设备中使用。该操作系统是 Windows 和 Linux 等其他流行操作系统的最大竞争对手之一。

与 Windows 或 Linux 不同，并非所有 Python IDE 都提供对 macOS 的支持，因为 Apple 设备进入趋势较晚，并且当程序员开始转向 macOS 进行编码时，Apple 设备开始越来越受欢迎。

不同的 Python IDE 很有用，并且专注于 Python 编程的不同方面，因此我们应该选择适合我们目的的 IDE。本文的这一部分将解释所有可在 macOS 上使用的 Python IDE。

macOS 中的 Python PyCharm IDE

由 Jetbrains 开发，PyCharm 是 macOS 上集成度最高的开发环境软件之一。它是跨平台的，可为使用此 IDE 的开发人员提供智能帮助。

PyCharm 基本上是免费的。尽管如此，它还提供高级版本，提供一些附加功能，如完整的数据库管理和框架，如 Google App、Django 和引擎。

优点：

• 它有几个基本功能，如测试、分析、调试、部署和数据库工具。
• PyCharm 也支持 Python Web 开发框架，如 HTML、JavaScript、CSS、Angular JS。
• 考虑到它包含 IPython Notebook、科学堆栈和 Python 控制台，它具有非常强大的集成。

缺点：

• 它不是完全免费的，一些工具和框架只能在高级版本中使用。
• 它的加载和安装时间很慢。

macOS 中 Python 的 PyDev IDE

PyDev 是一个插件，它使流行的 Eclipse IDE 能够用于 Python 编程。

Eclipse 是最初为 Java 设计的 IDE。然而，在 PyDev 的帮助下，我们也可以在 eclipse 上编写 Python 代码。此外，PyDev 是一个免费使用且独立于平台的 IDE。

优点：

• 它提供独特的功能，如代码完成和代码分析。
• 它具有多语言支持。
• 它提供了一些出色的功能，例如智能缩进、TO-DO 任务、Pylint 集成和关键字帮助。

缺点：

• 如果应用程序很大并且包含很多插件，PyDev 不能很好地处理它，它的性能会显着下降。
• 安装的插件可能会在应用程序开发中产生问题。

macOS 中 Python 的 Spyder IDE

Spyder 是另一种免费的 Python 集成开发。它专为科学用途而设计，并集成了 Matplotlib、NumPy 和 SymPy 等库。

它是一个开源 IDE，可通过 Anaconda 发行版下载和使用。Spyder 使用 PYQT；因此，它也可以被程序员用作扩展。它是目前最强大的 IDE 之一。

优点：

• 它允许用户逐个单元地运行程序。
• 它可以有效地消除瓶颈并提供更好的代码性能。
• 它包含一个非常强大的调试器。

缺点：

• 当一次调用太多插件时，性能会显着下降。

macOS 中 Python 的 Thonny IDE

对于希望牢牢掌握 Python 基础知识的初学者来说，Thonny 是一个很好的选择。它是一个简单轻量级的 IDE，适用于 Python 的教学和学习。它有一个非常基本的用户界面，因此初学者不会感到困惑。

优点：

• 它有一个简单明了的图形用户界面（GUI）
• 对初学者友好
• 它通过突出显示点来彻底解释所有范围。

缺点：

• 界面是基本的，仅适用于文本编辑。
• 不适合有经验的开发人员。
• 复杂程序的加载时间相对较慢。

macOS 中 Python 的 Jupyter IDE

Jupyter 主要用于从数据科学和机器学习开始。它不仅提供了一个集成的开发环境，而且还是一个理想的演示工具，非常适合学习和教学目的。Jupyter 笔记本是免费的，可以通过 Anaconda 发行版使用。

优点：

• 非常适合统计建模、数据模拟和可视化。
• 它能够集成数据科学库，如 Matplotlib、NumPy 和 Pandas。

缺点：

• Jupyter Notebook 缺少任何类型的 IDE 集成、代码样式更正和 linting。
• 安全性较低。

除了 IDE，还有许多可用于 Python 的代码编辑器。代码编辑器是一种基本的文本编辑器，可帮助用户编辑源代码。这些可以是独立的应用程序，也可以集成到 IDE 中。

以下代码编辑器在 Python 社区中广泛使用。

Python 的 Sublime 文本

Sublime Text 被认为是最流行的代码编辑器之一，可用于处理 Python 和 C++。此外，它有一个用于 Python 的 API。然而，sublime Text 不是一个免费的编辑器。购买后才能使用。

用于 Python 的原子

Atom 是一个免费使用且简单的代码编辑器。由于其简单的图形界面，它在编程社区中非常受欢迎。从初学者到专家，每个人都可以理解和使用这个编辑器。此外，Atom 还允许跨不同平台进行编辑。

视觉工作室代码

Visual Studio Code 主要用于创建和调试项目和 Web 应用程序。它是由 Microsoft 开发和更新的开源环境。