где можно программировать на python

Лучшие IDE и редакторы кода для Python

Авторизуйтесь

Лучшие IDE и редакторы кода для Python

Писать на Python, используя IDLE или Python Shell, вполне удобно, если речь идёт о простых вещах, однако с ростом размеров проектов программирование превращается в мучение. С помощью IDE или даже хорошего редактора кода можно значительно упростить себе жизнь. Но вот вопрос — что выбрать?

В этой статье мы пройдёмся по основным инструментам, позволяющим писать на Python. Мы не выберем за вас лучший вариант, но рассмотрим «за» и «против» каждого и поможем сделать взвешенное решение.

Что такое IDE и редактор кода?

IDE (или интегрированная среда разработки) — это программа, предназначенная для разработки программного обеспечения. Как следует из названия, IDE объединяет несколько инструментов, специально предназначенных для разработки. Эти инструменты обычно включают редактор, предназначенный для работы с кодом (например, подсветка синтаксиса и автодополнение); инструменты сборки, выполнения и отладки; и определённую форму системы управления версиями.

Большинство IDE поддерживают множество языков программирования и имеют много функций, из-за чего могут быть большими, занимать много времени для загрузки и установки и требуют глубоких знаний для правильного использования.

С другой стороны, есть редакторы кода, которые представляют собой текстовый редактор с подсветкой синтаксиса и возможностями форматирования кода. Большинство хороших редакторов кода могут выполнять код и использовать отладчик, а лучшие даже могут взаимодействовать с системами управления версиями. По сравнению с IDE, хороший редактор кода, как правило, легковесней и быстрее, но зачастую ценой меньшей функциональности.

Требования для хорошей среды разработки

Итак, что нам нужно от среды разработки? Набор функций разных сред может отличаться, но есть набор базовых вещей, упрощающих программирование:

Разумеется, есть множество других функций, от которых вы бы не отказались, но приведённые выше — основные функции, которыми должна обладать хорошая среда разработки.

А теперь давайте взглянем на некоторые инструменты общего назначения, которые можно использовать для разработки на Python.

Редакторы и IDE с поддержкой Python

Eclipse + PyDev

Если вы близки с open-source сообществом, то вы наверняка слышали об Eclipse. Будучи доступным для Linux, Windows и OS X, Eclipse де-факто является open-source IDE для разработки на Java. Существует множество расширений и аддонов, которые делают Eclipse полезным для разного рода задач.

Одним из таких расширений является PyDev, предоставляющий интерактивную консоль Python и возможности для отладки и автодополнения кода. Установить его просто: запустите Eclipse, выберите Help → Eclipse Marketplace, затем найдите PyDev. Нажмите «Install» и при необходимости перезапустите Eclipse.

Преимущества: если у вас уже был установлен Eclipse, то установка PyDev пройдёт быстро и гладко. У опытного пользователя Eclipse не возникнет проблем с изучением этого расширения.

Недостатки: если вы только начинаете изучать Python или разработку в целом, Eclipse может стать непосильной ношей. Помните, мы говорили, что IDE большие и требуют больше опыта для полноценного использования? Всё это можно сказать об Eclipse.

Sublime Text

Sublime Text, написанный инженером из Google с мечтой о лучшем текстовом редакторе, является весьма популярным редактором кода. Доступный на всех платформах, Sublime Text имеет встроенную поддержку редактирования Python-кода, а также богатый набор расширений, называемых пакетами, которые расширяют возможности синтаксиса и редактирования.

Установить дополнительный Python-пакет может быть непросто — все пакеты Sublime Text написаны на Python, поэтому для установки пакетов сообщества зачастую может потребоваться выполнить Python-скрипт непосредственно в редакторе.

Преимущества:у Sublime Text большое количество поклонников. Как редактор кода, Sublime Text быстрый, лёгкий и имеет хорошую поддержку.

Недостатки: Sublime Text не является бесплатным, хотя вы можете использовать пробный период сколько угодно. Установка расширений может превратиться в тот ещё квест. Кроме того, в редакторе нет поддержки отладки и запуска кода.

Доступный на всех платформах Atom называют «хакабельным текстовым редактором 21 века». Atom написан с использованием Electron — фреймворка для создания кроссплатформенных приложений для десктопа средствами JavaScript, HTML и CSS — и имеет множество расширений. Поддержку Python можно также можно подключить с помощью расширения, которое можно установить прямо в Atom.

Преимущества: поддержка на всех платформах благодаря Electron. Atom лёгкий и быстро скачивается и загружается.

Недостатки: поддержка сборки и отладки не встроенная, а добавляется с помощью расширений. Поскольку Atom написан с помощью Electron, он всегда работает как JavaScript-процесс, а не как нативное приложение.

GNU Emacs

Задолго до войны iPhone с Android, до войны Linux с Windows, даже до войны PC с Mac была война редакторов с GNU Emacs в качестве одного из участников военных действий. Описываемый как «расширяемый, настраиваемый, самодокументированный текстовый редактор», GNU Emacs существует почти столь же долго, сколько и UNIX, и успел завоевать немало поклонников.

Доступный бесплатно на каждой платформе (в той или иной форме) GNU Emacs использует язык Lisp для кастомизации. Само собой, для Python тоже найдутся скрипты кастомизации.

Преимущества: вы знакомы с Emacs, вы используете Emacs, вы любите Emacs. Lisp — ваш второй язык, и вы знаете, что с ним вы способны на всё.

Недостатки: кастомизация подразумевает написание (или копипасту) Lisp-кода в различные скрипты. Если таковых не имеется, то вам, возможно, придётся изучить Lisp, чтобы со всем разобраться.

Vi / Vim

По другую сторону баррикад в войне редакторов находится VI/VIM. Доступный по умолчанию на почти каждой UNIX-системе и Mac OS X, VI завоевал не меньшее количество поклонников. VI и VIM — модальные редакторы, которые отделяют просмотр файла от его редактирования. VIM включает в себя всё, что есть в VI, плюс некоторые усовершенствования вроде доступности расширений. Для разного рода Python-задач можно воспользоваться VIMScripts.

Преимущества: вы знакомы с VI, вы используете VI, вы любите VI. VIMScripts вас не пугают, и вы знаете, как подчинить их своей воле.

Недостатки: как и в случае с Emacs, вам не очень удобно искать или писать скрипты для добавления возможности разработки под Python, и вы не имеете ни малейшего понятия, как вообще должен работать модальный редактор.

Visual Studio

Тип: IDE
Сайт: https://www.visualstudio.com/vs/
Python-расширение: Python Tools for Visual Studio, aka PTVS

Visual Studio — полнофункциональная IDE от Microsoft, которая во многом сопоставима с Eclipse. Доступная на Windows и Mac OS, Visual Studio представлена как в бесплатном (Community), так и в платном (Professional и Enterprise) вариантах. Visual Studio позволяет разрабатывать приложения для разных платформ и предоставляет свой собственный набор расширений.

Python Tools for Visual Studio (PTVS) позволяет писать на Python в Visual Studio и включает в себя Intellisense для Python, отладку и другие инструменты.

Преимущества: как и в случае с Eclipse, если у вас уже установлена Visual Studio для других задач, установка PTVS пройдёт без проблем.

Недостатки: как и в случае с Eclipse, Visual Studio будет многовато, если вам нужен только Python. Кроме того, если вы пользуетесь Linux, то вы в пролёте — Visual Studio для этой платформы нет.

Visual Studio Code

Visual Studio Code (не путать с Visual Studio) — полнофункциональный редактор кода, доступный на Windows, Linux и Mac OS X. VS Code является расширяемым open-source редактором, который можно настроить под любую задачу. Как и Atom, VS Code построен на Electron, поэтому у него есть те же преимущества и недостатки.

Добавить поддержку Python в VS Code проще простого — выполните поиск по запросу «Python» в Marketplace, нажмите «Install» и перезапустите редактор, если потребуется. VS Code автоматически определит интерпретатор Python и установленные библиотеки.

Преимущества: благодаря Electron, VS Code доступен на всех платформах с удивительно большой функциональностью. Кроме того, исходники можно найти в открытом доступе.

Недостатки: раз замешан Electron, значит VS Code не нативное приложение. Кроме того, некоторым людям религия не позволяет пользоваться продуктами Microsoft.

Редакторы и IDE, разработанные для Python

PyCharm

Одной из лучших полнофункциональных IDE, предназначенных именно для Python, является PyCharm. Существует как бесплатный open-source (Community), так и платный (Professional) варианты IDE. PyCharm доступен на Windows, Mac OS X и Linux.

PyCharm «из коробки» поддерживает разработку на Python напрямую — откройте новый файл и начинайте писать код. Вы можете запускать и отлаживать код прямо из PyCharm. Кроме того, в IDE есть поддержка проектов и системы управления версиями.

Преимущества: это среда разработки для Python с поддержкой всего и вся и хорошим коммьюнити. В ней «из коробки» можно редактировать, запускать и отлаживать Python-код.

Недостатки: PyCharm может медленно загружаться, а настройки по умолчанию, возможно, придётся подкорректировать для существующих проектов.

Spyder

Spyder — open-source IDE для Python, оптимизированная для data science. Spyder идёт в комплекте с менеджером пакетов Anaconda, поэтому вполне возможно, что он у вас уже установлен.

Что в Spyder интересно, так это то, что его целевой аудиторией являются data scientist’ы, использующие Python. Например, Spyder хорошо взаимодействует с такими библиотеками для data science, как SciPy, NumPy и Matplotlib.

Spyder обладает той функциональностью, которую вы можете ожидать от стандартной IDE, вроде редактора кода с подсветкой синтаксиса, автодополнения кода и даже встроенного обозревателя документации.

Отличительной особенностью Spyder является наличие проводника переменных. Он позволяет просмотреть значения переменных в форме таблицы прямо внутри IDE. Также хорошо работает интеграция с IPython/Jupyter.

Про Spyder можно сказать, что он более «приземлённый», чем другие IDE. Его можно рассматривать как инструмент для определённой цели, а не как основную среду разработки. Что в нём хорошо, так это, что он бесплатный, open-source и доступный на Windows, macOS и Linux.

Преимущества: вы data scientist, который пользуется Anaconda.

Недостатки: более опытные разработчики на Python могут найти Spyder недостаточно функциональным для повседневной работы и сделают свой выбор в пользу более функциональной IDE или редактора.

Thonny

Thonny называют IDE для новичков. Написанный и поддерживаемый Институтом информатики Тартуского университета в Эстонии, Thonny доступен на всех основных платформах.

По умолчанию Tonny устанавливается с версией Python, идущей в комплекте, поэтому вам не понадобится устанавливать ещё что-нибудь. Продвинутым пользователям, возможно, придётся изменить эту настройку, чтобы IDE нашла и использовала уже установленные библиотеки.

Преимущества: вы начинающий Python-программист и вам нужна IDE, с которой можно сразу идти в бой.

Недостатки: продвинутым пользователям будет недостаточно функциональности, а встроенный интерпретатор они заменят. Кроме того, учитывая новизну IDE, могут возникнуть проблемы, решения которых на данный момент нет.

Так что из этого выбрать?

Решать только вам, но вот пара рекомендаций:

Интересуетесь ещё и вебом? Тогда загляните в нашу аналогичную подборку IDE для веб-разработки.

Источник

Где перспективно и адекватно использовать Python

В прошлой статье мы уже обсудили с вами причины, по которой Python нельзя назвать идеальным языком для новичков, хотя на том же Хабре бытует мнение, что Python – это выбор номер один и вообще топчик.

В этой статье мы с вами обсудим тот перечень направлений Питона, который я выделяю наиболее перспективными для приложения своих сил и времени для молодых специалистов. Данный вывод делается на основе моего анализа – изучение областей и инструментов питона и сравнивать их эффективность с аналогами на других платформах.

Что ты можешь сделать на Питоне

Хотя питон является языком общего назначения, и как говорится, все двери перед тобой открыты, на самом деле использование языка сильно ограничивается теми инструментами и технологиями, которые были в нем разработаны в ходе эволюционной борьбы с другими технологиями. Поэтому приступаем к обзору.

Микроконтроллеры (весьма сомнительно)

Хотя Андрей Власовских на прошедшем PYCON Russia 2017 в своей фирменной манере с энтузиазмом рассказывал о том, как программировать микроконтроллеры на таком инструменте, как MicroPython, а Кирилл Борисов даже предлагал изучить некоторую зарубежную литературу, ситуация в общем никакая.

Список микроконтроллеров, которые поддерживаются Python, стремится к нулю, коммерческая эффективность и наличие предложений по работе практическая нулевая. С учетом того, что есть более традиционные способы инструменты программирования, пока какая-то большая компания не вложится в этом направление, тут делать нечего.

Девопс (адекватно)

Анализ рынка показывает, что примерно треть всех вакансий, где упоминается Python, относятся к сфере DevOpsa. Однако Python идет не основным инструментом, а той технологией, которую знать желательно. Это связано с тем, что Python практичности полностью сместил Perl для Linux, и неплохо так подвинул Bash в области написания крупных скрипов и более крупных серверных компонентов. Также к этому добавляется то, что интерфейс многих тулзов принимает Python в качестве языка сценариев.

Если вы хотите развиваться в сфере Девопса, то знание Питон вам будет большим плюсом, все остальные проходят эту сферу стороной.

Что касается коммерческой перспективы (стартапа) данного направления, то сложно представить человека, который бы смог написать и монетизировать какой-то инструмент, не имея опыта 5+ лет в области девопса.

Тестирование (адекватно)

Хотя главным инструментом автоматизации тестирования является кровавая Java, которая имеет огромный набор фреймворков и готовых решений, порой небольшие компании используют Python для полноценного тестирования, либо написания сценариев для тулзов, типа Яндекс.Танк с его BFG.

Практика показывает, что хотя Python может полноценно справиться с задачей тестирования, использование Java является более прямолинейным и надежным решением.
Но если говорить в общем, то адекватный специалист по тестированию должен одинаково хорошо использовать Python и Java для своей области.

Вакансий под тестирование примерно также треть от общей массы, часто в вакансиях указывают знание и Python и Java одновременно.

Desktop development (сомнительно)

В настоящий момент язык Python имеет 5 кросc-платформенных инструментов, которые позволяют писать «полноценные» приложения под Windows/Linux/Mac

Поэтому можно с уверенностью сказать, что писать коммерческий Desktop на питон – это весьма сомнительная затея, и компании этим редко занимаются (либо переписывают при первой же возможности, как это сделал DropBox).

Что касается внутренних инструментов, то использование небольших GUI-приложений применяется, но искать целенаправленно Desktop Python разработчиков не будут.

Кто же хочется заняться этой сферой более полно, прошу к Игорю Новикову, который нашел неплохой способ сшить Франкенштейна с помощью абстракционного слоя – ссылка

Mobile Development (весьма сомнительно)

Все плохо, в качестве pet проектов можно использовать Kivy, для реальной разработки весьма сомнительно, вакансий на Kivy нет.

Т.е. как, я лично разговаривал с рядом людей, которые имели свой веб-проект на Python и для захвата большой аудитории писали приложения на Kivy, и у них его даже использовали, но это имеет вид «Программист пишет то, на чем хочет».

Машинное обучение и Data science (адекватно и перспективно)

Это одна из самых хайповы областей современного IT-мира, где используется Python в качестве инструмента апробации. Python имеет ряд удобных библиотек машинного обучения и научных расчетов: Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, которые позволяют достаточно быстро построить рабочие модели. И они на самом деле неплохо работают.

Что касается использования, то Python используется в качестве инструмента апробации, либо на небольших задачах. Если проект большой, то обычно модель пишут на Java/Scala/C++, а специалист по обучению уже выступает в качестве консультанта/аналитика.

Сложность этого направления заключается в том, что у вас должны быть высокие знания в области математики и статистики, практически всегда будет спрашиваться высшее технические, математическое образование.

По вакансиям все довольно неплохо, но в таких вакансиях требуется не знание Python, а ваша голова.

Тем, кто хочет быстренько пощупать данное направление, советую прочитать книгу: «Vvedenie_v_mashinnoe_obuchenie_s_pomoschyu_Python_-_A_Myuller_S_Gvido_2017» — есть на торрентах, читается быстро, представление дает хорошее.

Веб-скрапинг (возможно, но сомнительно)

Питон имеет три вещи, которые делают его весьма эффективными в области веб-скраппинга, бибиотеку Requests, beautifulsoup и АПИ для Selenium. Если сюда подключиться библиотеки для компьютерного зрения и Машинное обучение, то получаются весьма эффективные инструменты.

Проблема заключается в том, что вакансий в этой сфере мало, основные клиенты сидят на фрилансе, которые предлагают за фикс написать им скрипты парсинга для их говно-сайтов, спам-машин, и изредка генераторов отзывов.

Область интересная, но денег в ней мало.

Компьютерное зрение (сомнительно)

В питоне есть ряд инструментов, которые позволяют писать инструменты компьютерного зрения, они даже используются местами в коммерческих продуктах, либо в качестве компонентов, например, для веб-скраппинга. Однако Питон явно нельзя назвать подходящим инструментов, поэтому использование крайне ограничено, вакансий практически нет.

GameDev (сомнительно)

Практически в каждом обсуждении разработки игры на Python приводят в качестве примера eve online и WarGaming. Однако в первом случае используется stateless python, а во втором случае все ограничивается языком написания сценариев.

Что же касается реального использования, то у вас появляется три движка Kivy, PyGame, Panda3D, если первые два больше подходят для пет-проектов, то третий реально использовался на боевых проектах неплохого качества, правда эти проекты были 2004 года. Что как бы намекает, что использование проверенных движков на других языках типа Unity или Game Maker выглядит более убедительно.

Однако незаметно сюда крадется движок Ren’Py, который внезапно стал лучшим движков для написания визуальных романов (страдальческих историй для девочек), которые неплохо окупаются даже в рамках РФ. Серия «7 демонологов Петра Великого», тому доказательство.

Вакансий в GameDev для питона естественно нет, но деньги на «стартапе» поднять можно при должной сноровке. Но надежней взять другой язык и проверенные движки.

Веб-разработка (адекватно и перспективно)

Сила Python заключается в том, что он позволяет быстро разрабатывать комплексные веб-приложения, имеет огромное число качественных модулей, прекрасно подходит для сервисов статистики и аналитики (где, в общем, и идет для него большая часть вакансий). Данное направление занимает оставшуюся треть всех вакансий.

Отдельно хочется отметить написание ГИС сервисов на Python, которые хотя и имеют вполне адекватный инструментарий для работы с геоданными, но все же использование Java для этих целей выглядит перспективней.

Выводы об использовании питона

1) Что касается сферы девопса и тестирования, то Питон является ключевым инструментом профессии, который обязателен для каждого адекватного специалиста. Питон в данном случае не учат, к нему приходят по необходимости.

2) Наиболее перспективными выглядят сферы веб-разработки и машинного обучения (аналитики), которые явно выделяют питон на фоне его конкурентов в виде PHP и Ruby. И если вы хотите изучить питон, то вам желательно сосредоточится именно на этих сферах и не тратить свое время на что-то другое. Под это есть вакансии, на этом можно построить стартап.

3) Все остальные сферы, хотя и предлагают определенные инструменты для решения проблем, но перспективность использования этих инструментов выглядит весьма сомнительно. И главное, найти оплачиваемую работу на эти сферы практически невозможно.

Источник

Выбираем самый удобный редактор кода Python

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

8. Atom

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].

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.

11. Онлайн редакторы

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

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:

Источник