同学，您好！在linux下开发python使用什么工具好，下面分为了十大类，具有一定的参考价值，可以参考一下。

　　1.最强终端：Upterm

　　本来想推荐fish或者zsh，其实主要是急于自动完成这个功能。最近用的Upterm其实很简单好用。它是一个全平台终端，可以说是终端中的一个IDE，具有强大的自动补全功能。之前的名字是BlackWindow，有人告诉他这个名字不利于社区推广。更名为 Upterm 后，现在有 17,000 颗星。

　　2.交互式解释器：Ptpython

　　交互式 Python 解释器。支持 vim 和 emacs 的语法高亮、提示甚至键入模式。事实上，课程提供的在线终端中也内置了ptpython。

　　3.包管理必备：Anaconda

　　强烈推荐Anaconda，它可以帮你安装很多麻烦的东西，包括Python环境、pip包管理工具、常用库、配置环境路径等等，这些东西一一做，很容易碰到各种问题并带来挫败感。如果要使用 Python 处理数据，只需安装它即可。它甚至开发了一个 JIT 解释器 Numba。所以Anaconda有了JIT之后，在线科学计算中对效率要求更高的事情就可以去做了。

　　4. 编辑：Sublime3

　　对于小白来说，当然是建议从PyCharm入手，但是有时候写一些轻量级的脚本的时候，会想使用更轻量的工具。Sublimation 3在很多地方都有了很大的提升，也比以前更容易上手。使用 Anaconda 或 CodeIntel 插件，您可以为 Sublime 提供近乎 IDE 的体验。

　　5.前端在线编辑器：CodeSandbox

　　虽然这不是真正的Python开发工具，但是如果后端工程师要写前端，这个在线编辑器太方便了，救了后端工程师的命!而不是用上千个包安装npm，它已经在云端 中完成了，所以你可以直接写代码看看效果。得到React、Vue等主流前端框架的支持。这是推荐的补充剂。

　　6. Python 导师

　　Python Tutor 是 Philip Guo 开发的免费教育工具，可帮助学生克服编程学习的基本障碍，了解计算机中的每一行源代码在执行程序时如何运行。借助这个工具，教师或学生可以直接在网络浏览器中编写Python代码，并直观地逐步运行程序。如果不知道代码在内存中是如何运行的，不妨复制到Tutor中，将执行过程可视化，加深理解。

　　7.IPython

　　IPython 是一个供人类使用的交互式 Python shell。一旦你使用了它，你就不想再使用你自己的 Python shell 了。IPython 支持变量自动补全、自动缩进、bash shell 命令，并内置了很多有用的函数和函数。同时，它也是科学计算和交互式可视化的最佳平台。

　　8.Jupyter 笔记本

　　Jupyter Notebook 就像一个便签本，将文本笔记、数学方程式、代码和可视化组合成一个易于共享的文档，并将其显示为网页。它是数据分析和机器学习的重要工具。

　　9.Python

　　Python虽然好，但总会出现各种包管理和Python版本问题。特别是很多软件包无法在Windows平台上正常安装。为了解决这些问题，Anoconda出现了。Anoconda包括包管理工具和Python管理环境，还自带大量常用的数据科学包，也是数据分析的标配。

　　10.Skulpt

　　Skulpt 是一个用 Java 实现的在线 Python 执行环境，可以让你轻松地在浏览器中运行 Python 代码。使用skulpt和CodeMirror编辑器可以实现一个基本的Python在线编辑运行环境。

　　在linux下开发python使用什么工具好呢？其实考虑到美观和流行，那么ubuntu是我的推荐。据说国内的deepin linux release版也可以考虑。redhat也可以，centos也完全可以。

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