【Python】Python 开发环境现状

Anaconda 仍然是流行选择之一

Anaconda 依然是数据科学和机器学习领域最受欢迎的 Python 发行版之一，具有以下优势：

• 集成度高：预装了 250+ 数据科学包
• 环境管理：强大的 conda 环境管理系统
• 易于使用：提供图形界面 Anaconda Navigator
• 社区支持：庞大的用户社区和文档支持

其他流行的 Python 开发环境

1. 原生 Python + pip + venv

   bash

   # 使用标准库创建虚拟环境
   python -m venv myenv
   source myenv/bin/activate  # Linux/Mac
   myenv\Scripts\activate     # Windows
   pip install package_name

2. PyCharm

   • JetBrains 出品的专用 Python IDE
   • 提供专业版和社区版
   • 强大的调试和代码分析功能

3. VS Code + Python 扩展

   • 轻量级但功能强大的编辑器
   • 微软官方 Python 扩展支持
   • 集成终端、调试器和 Jupyter 支持

4. Jupyter Notebook/JupyterLab

   • 交互式开发环境
   • 特别适合数据分析和可视化
   • 支持实时代码执行和文档编写

5. Poetry

   • 现代化的依赖管理和打包工具
   • 更精确的依赖解析

   bash

   poetry new my-project
   poetry add package_name
   poetry install

6. pipenv

   • 结合了 pip 和 virtualenv 的功能
   • 自动生成 Pipfile 管理依赖

选择建议

• 数据科学/机器学习：Anaconda 仍是首选
• Web 开发：原生 Python + pip + venv 或 Poetry
• 企业级开发：PyCharm 或 VS Code
• 快速原型/教学：Jupyter Notebook
• 轻量级项目：VS Code + Python 扩展

虽然 Anaconda 仍然流行，但现代 Python 开发趋向于使用更轻量级的工具组合，特别是对于非数据科学项目。