代码编辑器手相感情线断了

python解释器、pip工具箱和virtuanlenv虚拟环境都安装好了后，基本的python环境就搭建好了，可以开始我们的“搬砖”之旅了。但是现在还缺一个好用的编辑器，这里推荐大家用pycharm。当然如果你有一些其他的编辑器也可以，比如sublime_text，notepad++，vscode，anaconda等等。

python官方idle集成开发环境

这是一个官方提供的交互式集成开发环境，也就是说你无须使用其它编辑器，python自带！但是，通常我们只用它进行教学、展示、测试和调试代码，不建议用它进行实际的开发工作。

可以从“开始”菜单→“所有程序”→“python 3.6”→“idle (python 3.6 64-bit)”来启动idle。打开之后界面是这样的。

当然你也可以在这里写代码，file->new file，就会看到如下界面：

这个idle很少用到，这里就不做详细的介绍。

pycharm集成开发环境

pycharm是由jetbrains公司打造的一款 python ide，支持windows、linux、macos系统。

​ 下载地址：
www.jetbrains.com/pycharm/dow…
​

pycharm分为专业版和社区版。专业版是全功能的python开发ide包括web开发。免费试用，逾期需购买许可，价格略贵。而社区版则是轻量级的python开发ide，但是免费并且开源。如果负担得起，建议大家使用专业版。

pycharm工作界面：

在pycharm中运行代码有好几种方式：

​ 可以选中py文件，然后菜单run->run

​ 可以右键py文件编辑窗口内部，然后run

​ 可以点击工具栏中的绿色三角符号

​ 可以点击下方run的toolbar中的绿色三角符号

​ 还可以右击py文件的导航标签，然后run

总之，各种花样运行！但是，要小心了，也容易各种花样翻车，容易运行成别的py文件，因此，建议在py文件的编辑窗口内部右键运行的方式，基本不会出错。

其他编辑器

sublime text界面，这是一个轻量级的编辑器，也非常好用。

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linux下的vim

linuxcos多少等于1下当之无愧的头号编辑器，界面如下：

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但是vim有很多快捷命令行，比如，ls ll wq yyp等等。编辑器的话就给大家介绍到这里，编辑器不分那个好用那个不好用，主要看自己适合那个编辑器。

都是将代码翻译成机器活动宣传推广方案可以执行的二进制机器码，只不过在运行原理和翻译过程有不同而已。

那么两者有什么区别呢？

编译器：先整体编译再执行

解释器：边解释边执行

用一个通俗的例子进行比喻：我们去饭馆吃饭，点了八菜一汤。编译器的方式就是厨师把所有的菜给你全做好了，一起给你端上来，至于你在哪吃，怎么吃，随便。解释器的方式就是厨师做好一个菜给你上一个菜，你就吃这个菜，而且必须在饭店里吃。

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python解释器种类

python有好几种版本的解释器：

cpython：官方版本的解释器。这个解释器是用c语言开发的，所以叫cpython。cpython是使用最广的python解释器。我们通常说的、下载的、讨论的、使用的都是这个解释器。

ipython：基于cpython之上的一个交互式解释器，在交互方式上有所增强，执行py宴请thon代码的功能和cpython是完全一样的。cpython用>>>作为提示符，而ipython用in [序号]:作为提示符。

pypy：一个追求执行速度的python解释器。采用jit技术，对python代码进行动态编译（注意，不是解释），可以显著提高python代码的执行速度。绝大部分cpython代码都可以在pypy下运行，但还是有一些不同的，这就导致相同的python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。

jython：运行在java平台上的python解释器，可以直接把python代码编译成java字节码执行。

ironpython：和jython类似，只不过ironpython是运行在微软.net平台上的python解释器，可以直接把python代码编译成.net的字节码。

python的运行机制

python作为动态解释性语言，其运行机制可参考下

都说解释器慢，python也有想办法提高一下运行速度的，那就是使用pyc文件。这点参考了java的字节码做法，但并不完全类同。

我们编写的代码一般都会保存在以.py为后缀的文件中。在执行程序时，解释器逐行读取源代码并逐行解释运行。每执行一次，就重复一次这个过程，这其中耗费了大量的重复性的解释工作。为了减少这一重复性的解释工作，python引入了pyc文件，pyc文件是将py文件的解释结果保存下来的文件，这样，下次再运行的时候就不用再解西班牙签证所需材料释了，直接使用pyc文件就可以了，这无疑大大提高了程序运行速度。