基于spyder开发的python教程

在编程语言中，无论是哪一种语言，你就算会了一套功（语）夫（言），你也要有个好的兵（工）器（具）去施展它。类比于R语言，Rstudio是如此强大的兵器，完美的集成开发环境（Integrated development enviroment）。那么Python我们用什么呢？这里Anaconda再一次为我们解决了问题，它集成了一个非常强大的兵器供大家使用，这就是我们今天要介绍的Spyder。那如何基于spyder开发python呢？spyder有什么好处呢？

什么是Spyder：

Spyder是一个免费的开源科学环境，用Python编写，适用于Python，由科学家，工程师和数据分析师设计设计。它具有综合开发工具的高级编辑，分析，调试和概要分析功能与科学软件包的数据探索，交互式执行，深度检查和精美可视化功能的独特结合。

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当我们打开一个新建的Spyder文档时，会看到如下界面：

●  菜单栏（Menu bar）：显示可用于操纵Spyder各项功能的不同选项。

●  工具栏（Tools bar）：通过单击图标可快速执行Spyder中最常用的操作，将鼠标悬停在某个图标上可以获取相应功能说明。

●  路径窗口（Python path）：显示文件目前所处路径，通过其下拉菜单和后面的两个图标可以很方便地进行文件路径的切换。

●  代码编辑区（Editor）：编写Python代码的窗口，右边的行号区域显示代码所在行。

●  变量查看器（Variable explorer）：类似MATLAB的工作空间，可以方便地查看变量。

●  文件查看器（File explorer）：可以方便地查看当前文件夹下的文件。

●  帮助窗口（Help）：可以快速便捷地查看帮助文档。

●  控制台（IPython console）：类似MATLAB中的命令窗格，可以一行行地交互。

●  历史日志（History log）：按时间顺序记录输入到任何Spyder控制台的每个命令。

和Pycharm相比

Spyder比PyCharm的启动成本更低，并且代码单元功能的“编辑并运行此部分”非常方便，这使Spider更适用小型项目上。

对于较大的项目，PyCharm的重构，提交差异，代码区域和格式设置更好。如果要设置一个专用的环境/ git repo /文件结构/测试套件，通常会使用PyCharm。当需要重构，处理较大的项目或进行测试时，使用PyCharm。

因此在JetBrains开发一个更类似于Spyder的DS工具似乎是个好主意。

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