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我也要
对于python初学者来说我觉得自带的idle功能足够，并且用idle能够帮助初学者更好地入门，学会python，详述如下：
1、对于初学者来说，python的入门方式基本上是对着教程一步步地进行学习，python自带的idle体积小，启动速度相对于第三方软件也比较快，使用便捷。
2、idle使用几乎零学习成本，照着教程很容易就能上手。
3、idle指令提示功能不是很好，在文本编辑里更是不支持指令提示，对于初学者虽然有些不便，但正是在多次练习的过程中才能帮助我们更好地掌握基础内容。
4、刚开始学python一般都是函数式编程，不需要复杂的工程文件管理，一个文件实现一个功能，这样的工作idle完全能够胜任。
5、python自带的idle就像cmd命令行一般，随便什么时候想起来都可以打开进行练习，即使老板查岗你也可以说我在算数，哈哈，完美的掩饰。
说了这么多，学习python重要的还是不停地coding，就从idle学起吧。
python的IDLE的详细使用教程
最近群里小伙伴正在学习和使用IDLE来敲代码，很多小伙伴因第一次使用出现了很多问题，在这里详细讲解一下IDLE的用法。 一 打开界面 首先我们打开看到一个这样的界面，在每一行会出现>>>这样的符号，这是交互式界面的符号。我们来解释一下什么是交互式。 交互式处理是用户和系统之间存在交互作用的信息处理方式。用户通过终端设备（见输入输出系统）输入信息和操作命令，系统接到后立即处理，并通过终端设备显示处理结果。用户可以根据处理结果进一步输入信息和操作命令。 它适合一些实时需要数据的程序或者单行代
【第一章：初识Python】1.5 Python自带的IDLE
python自带开发环境IDLE的功能及优缺点
Python 的 IDLE 使用技巧
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Python IDLE入门
Python IDLE入门 一、IDLE的安装 当你安装python的时候,同时也安装了IDLE,python自带的一个编辑器,初学者可以利用它方便地创建、运行、测试Python程序。 你说你安装Python之后,没有这个编辑器,那么肯定你是做了一些小操作,导致没有安装IDLE 二、IDLE的启动 安装好Python之后,我们可以按下面的操作启动IDLE win10启动IDLE ...
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Arduino+esp8266+blinker物联网开发
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python的IDLE下载、安装、使用教程和技巧
python的IDLE下载、安装、使用教程和技巧，快捷键
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Python IDLE 汉化
pip install idcn
使用 python IDLE 自带的 debuger 进行调试|写python使用IDLE如何实现调试功能
IDLE自带了调试器（虽然不怎么使吧）。 关于如何在 IDLE 中进行调试网上的教程讲的很模糊，于是自己整理了一下，和大家分享~ 第一步：打开python shell，并在shell中打开debuger 第二步：从该shell中打开想要调试的.py文件，选中某行，右键设置断点 第三步：运行 .py 文件 接下来就可以愉快的进行调试了~ 注意： py文件...
Python 编辑器：IDLE
IDLE 是 Python 自带的简易编辑器，轻便、易学、开箱即用。虽然它不具备 PyCharm 或 VS Code 那样的强大功能，但非常适合 Python 入门者作为第一款编辑器，帮助快速进入编程世界。对于需要科学计算、Web 开发或企业级项目的用户，后续可以逐步迁移到更强大的 IDE 或编辑器。IDLE 的目标是为 Python 学习者提供一个简单、易用、跨平台的开发环境。IDLE Shell 中提供了简易的调试器（Debug → Debugger），可逐步执行代码，观察变量值。
Python自带开发工具IDLE IDLE的启动与界面 Python Shell的使用 Editor的功能与用法 Shell IDLE的调试功能 IDLE的其他功能——《跟老吕学Python编程》
IDLE作为Python自带的集成开发环境，为我们提供了一个完整的Python开发环境。通过学习和使用IDLE，我们可以更加高效地进行Python编程和调试工作。同时，IDLE也是学习和理解Python编程的好工具，它可以帮助我们更好地理解和掌握Python的语法和特性。因此，无论你是Python初学者还是经验丰富的开发者，都应该熟练掌握IDLE的使用方法。👨💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥《跟老吕学Python编程》《Python游戏开发实战讲解》
python编程环境IDLE及vscode安装
python编程环境IDLE及vscode安装写在前面一、IDLE安装1.下载python安装包2.安装python软件3.试用IDLE二、vscode安装1.下载vscode2.安装vscode软件3.试用vscode 写在前面 如果只想简单尝试一下python代码编写及运行，只看第一步IDLE安装即可；如果编写python代码较多，希望编写代码轻松及代码调试，需步骤一、二依次完成。 一、IDLE安装 1.下载python安装包 下载网址：https://www.python.org/downlo
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