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代码编辑器
Python解释器、pip工具箱和virtuanlenv虚拟环境都安装好了后 , 基本的Python环境就搭建好了 , 可以开始我们的“搬砖”之旅了 。但是现在还缺一个好用的编辑器 , 这里推荐大家用pycharm 。当然如果你有一些其他的编辑器也可以 , 比如sublime_text , notepad++ , vscode , Anaconda等等 。
python官方IDLE集成开发环境
这是一个官方提供的交互式集成开发环境 , 也就是说你无须使用其它编辑器 , Python自带!但是 , 通常我们只用它进行教学、展示、测试和调试代码 , 不建议用它进行实际的开发工作 。
可以从“开始”菜单→“所有程序”→“Python 3.6”→“IDLE (Python 3.6 64-bit)”来启动IDLE 。打开之后界面是这样的 。
当然你也可以在这里写代码 , file->new file , 就会看到如下界面:
这个IDLE很少用到 , 这里就不做详细的介绍 。
pycharm集成开发环境
PyCharm是由JetBrains公司打造的一款 Python IDE , 支持Windows、Linux、macOS系统 。
? 下载地址:www.jetbrains.com/pycharm/dow…?
pycharm分为专业版和社区版 。专业版是全功能的python开发IDE包括web开发 。免费试用 , 逾期需购买许可 , 价格略贵 。而社区版则是轻量级的Python开发IDE , 但是免费并且开源 。如果负担得起 , 建议大家使用专业版 。
pycharm工作界面:
在Pycharm中运行代码有好几种方式:
? 可以选中py文件 , 然后菜单Run->run
? 可以右键py文件编辑窗口内部 , 然后run
? 可以点击工具栏中的绿色三角符号
? 可以点击下方Run的ToolBar中的绿色三角符号
? 还可以右击py文件的导航标签 , 然后run
总之 , 各种花样运行!但是 , 要小心了 , 也容易各种花样翻车 , 容易运行成别的py文件 , 因此 , 建议在py文件的编辑窗口内部右键运行的方式 , 基本不会出错 。
其他编辑器
sublime text界面 , 这是一个轻量级的编辑器 , 也非常好用 。
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Linux下的VIM
Linux下当之无愧的头号编辑器 , 界面如下:
?
但是VIM有很多快捷命令行 , 比如 , ls ll wq yyp等等 。编辑器的话就给大家介绍到这里 , 编辑器不分那个好用那个不好用 , 主要看自己适合那个编辑器 。
都是将代码翻译成机器可以执行的二进制机器码 , 只不过在运行原理和翻译过程有不同而已 。
那么两者有什么区别呢?
编译器:先整体编译再执行
解释器:边解释边执行
用一个通俗的例子进行比喻:我们去饭馆吃饭 , 点了八菜一汤 。编译器的方式就是厨师把所有的菜给你全做好了 , 一起给你端上来 , 至于你在哪吃 , 怎么吃 , 随便 。解释器的方式就是厨师做好一个菜给你上一个菜 , 你就吃这个菜 , 而且必须在饭店里吃 。
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Python解释器种类
Python有好几种版本的解释器:
CPython:官方版本的解释器 。这个解释器是用C语言开发的 , 所以叫CPython 。CPython是使用最广的Python解释器 。我们通常说的、下载的、讨论的、使用的都是这个解释器 。
Ipython:基于CPython之上的一个交互式解释器 , 在交互方式上有所增强 , 执行Python代码的功能和CPython是完全一样的 。CPython用>>>作为提示符 , 而IPython用In [序号]:作为提示符 。
PyPy:一个追求执行速度的Python解释器 。采用JIT技术 , 对Python代码进行动态编译(注意 , 不是解释) , 可以显著提高Python代码的执行速度 。绝大部分CPython代码都可以在PyPy下运行 , 但还是有一些不同的 , 这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果 。
Jython:运行在Java平台上的Python解释器 , 可以直接把Python代码编译成Java字节码执行 。
IronPython:和Jython类似 , 只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器 , 可以直接把Python代码编译成.Net的字节码 。
Python的运行机制
Python作为动态解释性语言 , 其运行机制可参考下
都说解释器慢 , Python也有想办法提高一下运行速度的 , 那就是使用pyc文件 。这点参考了JAVA的字节码做法 , 但并不完全类同 。
【二进制编辑软件 二进制编辑器安卓版】我们编写的代码一般都会保存在以.py为后缀的文件中 。在执行程序时 , 解释器逐行读取源代码并逐行解释运行 。每执行一次 , 就重复一次这个过程 , 这其中耗费了大量的重复性的解释工作 。为了减少这一重复性的解释工作 , Python引入了pyc文件 , pyc文件是将py文件的解释结果保存下来的文件 , 这样 , 下次再运行的时候就不用再解释了 , 直接使用pyc文件就可以了 , 这无疑大大提高了程序运行速度 。
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