新手指南：8个好用的Python工具

一文解决你的Python新手练习路程之痛点。

1、 IDLE

IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口（交互式解释器）、跨平台（Windows、Linux、UNIX、Mac OS X）、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。IDLE 易于学习，因为它重量轻且易于使用。但它仅仅是编程世界的敲门砖，可以让你快速上手，之后的路途依然要找寻一些别的工具。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。

scikit-learn主要有六大基本功能，分别是分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。它还有十分活跃的用户社区，基本上的功能都有非常详细的文档让你查阅。读一读scikit-learn的用户指南及文档，你也会对算法的使用有更全面的了解。

3、Theano

Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。

4、Selenium

Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。

5、Skulpt

Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端interwetten与威廉的赔率体系 实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。

6、Jupyter Notebook

Jupyter Notebook就像一个草稿本，可以把你的文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部集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。它是一个科学运算平台，几乎支持所有语言，如果你还没有用它那就太落伍了。

7、PuLP

PuLP是线性规划的一种优化类型Python工具，可以在一些给定的约束条件下最大化目标函数。还可以生成LP文件，并调用高度优化的求解器GLPK、COIN CLP/CBC、CPLEX以及GUROBI来解决这些线性问题。新手可以利用这款工具进行定期的研究，如果你喜欢的话在工作中也能运用。

8、Anaconda

Anaconda绝对令你赞叹 ，它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括： Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等，在此强烈推荐。有些事情新手自己去做的话就容易遇到问题，带来挫败感就会打退堂鼓。如果你是用Python做数据方面的事情，就可以安装它，它还开发了一套JIT的解释器Numba。有了JIT之后，对线上科学计算效率要求较高的东西也可以进行。
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