Python可运行在哪些平台
支持常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等，除Windows外常见的Unix、Linux平台均带有原生的Python，但版本一般较低。
同一个版本的中间文件.py和.pyc以及.pyo是跨平台的，其次，PC与移动终端，如：手机、Pad不可跨平台。最后，不能跨处理器构架，如：Intel与ARM，64位与32位。
八款常用的 Python GUI 开发框架推荐
python ide有哪些
IDE，全称集成开发环境，是用于提供程序开发环境的应用程序，一般包括代码器、解释器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。所有具备这一特性的软件或者软件组都可以叫作集成开发环境。常见的IDE工具有pycharm、Visual Studio Code等。
python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线器太方便了，节省了后端工程师的生命。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：Python Tutor
Python
Tutor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，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook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页面的方式展示，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。
python支持的操作系统有
支持Python开发环境的系统有Linux、OSX和Windows，以及所有主要的操作系统中。
Linux：Linux系统是为编程而设计的，因此在大多数Linux计算机中，都默认安装了Python。编写和维护Linux的人认为会使用这种系统进行编程。要在Linux中运行Python，几乎不用安装什么软件，也几乎不用修改什么设置。
OSX：大多数OSX系统中都默认安装了Python。确定安装了Python之后，那还需要安装一个文本器。
Windows：Windows系统并非都默认安装了Python，因此可能需要下载它，在下载安装一个文本器。
Python简介
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C语言或者C++扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
python编程开发软件有哪些
Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高
Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码器和Python集成开发工具。
一、Python代码器
1. SublimeText
Sublime Text是一款非常流行的代码器，支持Python代码，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和功能，迅捷
小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！2. Vim
Vim和Vi是一种模型器，它将文本查看从文本中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，
VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构
建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
4. GNU Emacs
GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是
一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的器，一直萦绕在UNIX周围。
5. Visual Studio Code
Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对
于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS
X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，
它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只
需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse
开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual
Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大
部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python
环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便
新手使用！
以上是比较常用的几款Python代码器和Python集成开发环境，Python开发人员、正在学习Python开发以及想从事Python开发工作
人员可以尝试使用一下，选择自己最顺手的开发工具，对以后的工作可以起到事半功倍的效果！
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有哪些值得推荐的 Python 开发工具
推荐5个非常适合Python小白的开发工具：
1、Python Tutor
Python Tutor是由Philip
Guo开发的一个免费教育工具，可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，开发者可以直接在Web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。如果你不知道代码在内存中是如何运行的，不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍，加深理解。
2、IPython
IPython是一个for Humans的Python交互式shell，用了它之后你就不想再用自带的Python
shell了，IPython支持变量自动补全，自动缩进，支持bash
shell命令，内置了许多实用功能和函数，同时它也是科学计算和交互可视化的最佳平台。
3、Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook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页面的方式展示。它是数据分析、机器学习的必备工具。
4、Anaconda
Python虽好，可总是会遇到各种包管理和Python版本问题，特别是Windows平台很多包无法正常安装，为了解决这些问题，Anaconda出现了，Anaconda包含了一个包管理工具和一个Python管理环境，同时附带了一大批常用数据科学包，也是数据分析的标配。
5、Skulpt
Skulpt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。使用Skulpt结合CodeMirror器即可实现一个基本的在线Python和运行环境。