Python入门十分简单，但使用正确的工具，则会使我们的学习工作变得更加便捷。有哪些Python开发工具值得推荐呢？以下是我的建议。
Jupyter NotebookJupyter Notebook 使用起来十分直观方便，就像一个草稿本，能将文本注释、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中，以 Web 页面的方式展示，是数据分析、机器学习的必备工具。
例如，在使用Tensorflow进行深度神经网络模型的编写是，使用Jupyter Notebook，就可以把模型构建的每一步都加上说明，图标和注释，甚至可以展示中间结果，可以十分方便地展示模型的思路。
AnocondaPython 虽然入门简单，可对于初学者来说，还是会遇到各种各样的包管理和 Python 版本问题，特别是 Windows 平台很多包无法正常安装。Anoconda 的出现大大解决了这些问题，其包含了一个包管理工具和一个 Python 环境，同时附带了许多常用的数据科学相关的包，是进行数据分析和机器学习的重要工具。
举例来说，对于一位从未有专业编程经历的研究者而言，直接安装Python需要下载安装包，考虑不同操作系统和版本，下载后需要进行一系列的安装和配置，还要把一些需要用到的库进行下载和安装，十分繁琐。但有了 Anoconda，这位研究者只需下载一个安装包，点击安装，就可以得到一个应有尽有的数据科学开发环境了，十分便利。
PyCharmPyCharm是一个Python IDE，带有一整套 Python相关的集成环境和工具，可以帮助用户提高开发效率，包括代码调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等。PyCharm功能齐全，几乎每一位Python开发者都会对齐赞不绝口。
PyCharm与其他的代码编辑器不同，它是针对Python语言提高的集成开发环境提供的工具是成套的，是十分完善的，对于专业开发者而言十分有用。如进行Python单元测试的编写和启动，以及针对Django框架的快速搭建等，这类功能往往难以在其他一般的编辑器找到。
与前面讲的工具不同，PyCharm一般针对的是专业的Python代码开发者，而非数据科学专家和人工智能专家，在选择前需要留意。
总结Jupyter Notebook，Anaconda和PyCharm，它们都是十分优秀的Python开发工具，经过了充足的时间考验，可以为你的Python开发之路大大提高效率，不容错过。
