python工具有哪些(初学python中遇到的问题)

python工具有哪些

Python是一种开源的编程言语，可用于Web编程、数据科学、人工智能以及许多科学应用。学习Python能够让程序员专注于解决问题，而不是语法。因为Python相对较小，且具有各式各样的东西，因而比Java和C++等言语更具优势，一起丰富的库赋予了Python完结各种伟大使命所需的能力。
下面是程序员和学生最常运用的一些Python东西：
1.IDLE
在安装Python时，默许也会安装IDLE。这是最优秀的Python东西之一。它能够下降Python入门的门槛。它的首要功用包括PythonShell窗口（交互式解说器）、主动补齐、高亮显现语法以及根本的集成调试器。IDLE轻盈易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python东西。
2.Pycharm
Pycharm能够应用于写相应脚本和程序包的开发。
假如引荐pythonIDE，Pycharm排第二，其它的一定不敢排榜首。
当你写一个大几千行的项目，类、函数许多，这时候它的跳转功用就发挥威力啦!
这可能是python开发最爽的时刻!要飞~
最酷的是，PyCharm支撑IronPython。
3.JupyterNotebook
JupyterNotebook就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以Web页面的方法展示。它是数据剖析、机器学习的必备东西。回复“jupyter”给你看一个根据jupyter写的Python教程。
4.PythonTutor
PythonTutor是由PhilipGuo开发的一个免费教育东西，可协助学生攻克编程学习中的根底障碍，理解每一行源代码在程序履行时在计算机中的过程。通过这个东西，教师或学生能够直接在Web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运转程序。假如你不知道代码在内存中是如何运转的，无妨把它拷贝到Tutor里可视化履行一遍，加深理解。
5.Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常运用的Python东西之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python东西。该东西首要用于处理分类、回归、聚类、模型挑选以及预处理等使命。scikit-Learn最出色的功用是在测验数据集上履行基准测验时，表现出的惊人速度。因而，关于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python东西之一。
6.Theano
Theano是一款数据科学的Python东西，关于程序员和学生而言，这是一款十分牢靠的东西。它是深度学习方面最好的Python东西，因而十分合适深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，并且能够与Python配合运用。它能够以最佳方法表达神经网络。Theano能够在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运转。
7.Selenium
Selenium是最佳的Python主动化东西之一。它适用于Python测验的主动化，常常用作Web应用程序的主动化结构。咱们能够使用Selenium，通过许多编程言语（包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生运用的言语）来编写测验脚本。你还能够在Selenium中集成Junit和TestNG等东西，来管理测验用例并生成陈述。
8.Testcomplete
Testcomplete是另一款十分出色的Python主动化东西。支撑Web、移动和桌面主动化测验。更高级的应用需求取得商业许可，并且它还能够协助学生进步学业成绩。Testcomplete还能够像机器人结构相同履行关键字驱动的测验。它具有最出色的录制以及回放功用，十分实用。
9.Beautifulsoap
Beautifulsoap是网络抓取的Python东西。这个Python库能够从HTML和XML文件中提取数据，是导航、搜索和修改剖析树的Python东西。此外，Beautifulsoap还能够主动将传入文档转换为Unicode，并将传出文档转换为UTF-8。它是最优秀的Web抓取东西，能够节省很多时间。
10.Pandas
源于NumPy，供给强大的数据读写功用，支撑相似SQL的增删改查，数据处理函数十分丰富，并且支撑时间序列剖析功用，灵活地对数据进行剖析与探究，是python数据发掘，必不可少的东西。
Pandas是数据剖析方面最常用的Python东西之一。Pandas是BSD许可的开源库，为Python编程言语供给了高性能且易于运用的数据结构以及数据剖析东西。长期以来，Python一向十分合适数据准备工作。Pandas填补了这一空白，你无需切换到其他域即可在Python中履行整个数据剖析工作流，并且Pandas仍是数据剖析方面最出色的Python东西。
11.PuLP
PuLP是线性规划的Python东西之一。它是一种优化类型，能够在一些给定的约束条件下最大化方针函数。PuLP用Python编写的线性规划建模器。
PuLP能够生成LP文件，并调用高度优化的求解器GLPK、COINCLP/CBC、CPLEX以及GUROBI来解决这些线性问题。学生能够使用这款东西来进行定期的研究，而程序员也能够在工作中使用这款东西。

初学python中遇到的问题

当我们开始学习Python编程时，难免会遇到一些问题。下面是一些新手在学习Python编程时常常遇到的问题，以及怎么解决这些问题的一些解决方案。
一、Python版别问题
在装置Python时，可能会遇到Python版别不兼容的问题。这个问题的解决方案是装置与你的操作系统兼容的Python版别。假如你的操作系统是Windows，建议下载Windows版的Python装置程序；假如是MacOSX，建议下载MacOSX版的Python装置程序。另外，Python2.x和Python3.x的语法存在一些差异，因而应该依据你的需求选择相应的版别。
二、模块导入问题
在编写Python程序时，可能需求导入其他模块。当你运转程序时，假如呈现模块导入过错，能够检查模块是否存在，或许是否在正确的位置。通常情况下，Python会在特定的途径中查找模块。假如模块不在这些途径中，就会呈现模块导入过错。你能够经过以下代码打印出Python查找模块的途径：
importsysprint(sys.path)
假如你的模块不在这些途径中，你能够将它地点的目录添加到sys.path中：
importsyssys.path.append(‘/path/to/your/module’)
三、编码问题
在处理中文字符时，可能会遇到编码问题。这个问题的解决方案是保证程序中一切的字符编码一致。在Python2.x中，默许运用ASCII编码，假如要处理中文字符，需求运用Unicode编码或许其他编码格局。在Python3.x中，一切的字符串都默许运用Unicode编码，因而处理中文字符愈加方便。
四、文件途径问题
在处理文件时，可能会遇到文件途径问题。这个问题的解决方案是保证程序中运用的文件途径是正确的。通常情况下，文件途径应该运用绝对途径或许相对途径。假如你运用相对途径，请保证你的程序和文件在同一个目录中。假如你运用绝对途径，请保证文件途径的格局正确。
五、变量名重复问题
在编写程序时，可能会遇到变量名重复的问题。这个问题的解决方案是保证程序中运用的变量名不重复。假如你的程序中运用了重复的变量名，Python会将后边的变量覆盖掉前面的变量。你能够运用不同的变量名或许运用不同的作用域来防止这个问题。
六、代码缩进问题
在Python中，代码的缩进非常重要。假如你的代码缩进不正确，就会呈现语法过错。因而，在编写Python程序时，务必要注意代码的缩进。通常情况下，一个缩进等于四个空格。假如你运用的是集成开发环境（IDE），通常会主动进行缩进。假如你运用的是文本编辑器，能够运用Tab键或四个空格进行缩进。请保证你的代码缩进正确，以防止语法过错。
七、语法过错
在编写Python程序时，难免会呈现语法过错。这个问题的解决方案是仔细检查代码，并依据过错提示进行修正。通常情况下，Python会提供具体的过错提示，以协助你定位问题。请仔细阅读过错提示，并依据提示进行修正。
八、逻辑过错
在编写Python程序时，可能会呈现逻辑过错。这个问题的解决方案是仔细检查代码，并尝试了解程序的逻辑。假如你无法找到问题地点，能够运用调试东西来协助你定位问题。调试东西能够协助你逐行执行程序，并查看变量的值，以协助你了解程序的逻辑和定位问题。
九、运转时过错
在运转Python程序时，可能会呈现各种各样的运转时过错。这个问题的解决方案是依据过错提示进行修正，并保证程序中运用的变量、函数和模块都存在且正确。假如你无法找到问题地点，能够运用调试东西来协助你定位问题。