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有哪些值得推荐的Python开发工具

入门推荐使用python自带工具IDLE，适合入门编写小的python程序，集成IDE工具推荐pyCharm。

豆瓣。

7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。8、Scikits：是ScikitsStack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上。

5、Python-goose：Java写的文章提取工具。Python-goose框架可提取的信息包括：文章主体内容、文章主要图片、文章中嵌入的任何Youtube/Vimeo视频、元描述、元标签。6、BeautifulSoup：名气大，整合了一些常用爬虫需求。

适用于Python的集成开发环境（IDE）软件，除了标准二进制发布包所附的IDLE之外，还有许多其他选择。其中有些软件设计有语法着色、语法检查、运行调试、自动补全、智能感知等便利功能。由于Python的跨平台出身。

pycharm可以，支持调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制，并且支持django框架。如果你嫌它太臃肿庞大，可以用sublime，atom（GitHub出品），VScode（微软出品）之类的编辑器。

untangle–将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问。xhtml2pdf–HTML/CSS转PDF工具。xmltodict–像处理JSON一样处理XML。游戏开发超赞的游戏开发库。Cocos2d–cocos2d是一个用来开发2D游戏。

PythonWin:内置Win32extension，PythonWin成为了win32的python程序开发者必备的工具。虽然它只能运行在Win下，但其实也是开源的。功能上可以认为它是加上了自动补全和智能感知功能的IDLE。

利用SIP，大多数为Qt开发的控件可以方便地port到PyQt。——然而，SIP也需要一些学习成本。有方便的周边工具支持PyQt。如QtDesigner，可以使用拖拉式的方法来设计界面，简单易用。Eric4，一个使用PyQt设计的PythonIDE。

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《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：提取码：vtmc书名：Python数据分析与数据化运营作者：宋天龙豆瓣评分：7.1出版社：机械工业出版社出版年份：2017-12页数。

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也是数据分析的标配。5、SkulptSkulpt是一个用JavaScript实现的在线Python执行环境，它可以让你轻松在浏览器中运行Python代码。

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不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。第六款：PythonTutorPythonTutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍。

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•实现用户认证、角色和个人资料；•在博客网站中重用模板、分页显示列表以及使用富文本；•使用基于Flask的REST式API，在智能手机、平板电脑和其他第三方客户端上实现可用功能；•。

●控制流程：学习使用上下文管理器、生成器、协程，以及通过concurrent.futures和asyncio包实现的并发。●元编程：理解特性、描述符、类装饰器和元类的工作原理。

出版社：电子工业出版社出版年份：2019-3页数：512内容简介：《从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战》是一本场景式的机器学习实践书，笔者努力做到“授人以渔，而非授人以鱼”。

并且给出了典型案例，通过对《Python宝典》的学习，读者能够很快地使用Python进行编程开发。《Python宝典》适合Python初学者、程序设计人员、编程爱好者、本科及大专院校学生。

展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员。

本书涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读。

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先后任职于多家公司，从事Java开发、数据仓库开发和QA分析等工作。主要的兴趣是商业智能、大数据和云计算，喜欢编写整洁、可测试的代码，以及撰写有趣的技术文章。另著有NumPyBeginner'。

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