京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:闲欢
来源:Python 技术
现在的开发工具太多了,而且每个开发工具都致力于做成最好用最智能的工具,所以功能越堆越多,越怼越智能。安装这些开发工具比较烧脑,经常需要经过许多配置步骤。作为一个 Python 开发者来说,好多人光是这些配置都要弄半天。配置好之后,打开软件,发现满屏都是菜单、按钮,无从下手,学习这些功能使用又是一大难题。
今天为大家推荐一款超级轻量级的 IDE —— Thonny。
这是一款对初学者特别友好的开发 IDE,它是由爱沙尼亚的 Tartu 大学开发,十分易于上手,还支持插件。
Thonny 的官网是 https://thonny.org/ ,直接进去就能看到下载选项,支持三大操作系统(Windows、Mac、Linux)。
下载下来之后,按照正常的安装软件流程安装就行了。在安装过程中,还可以选择支持的语言:
这点是非常友好的,可以选择“简体中文”,就凭这一点已经比大多数开发工具强了。其他开发工具大多要自己去网上找汉化版才能显示中文界面。
安装完成之后,启动软件,界面是这样的:
我们可以看到,界面非常简洁,初始用户界面上没有任何可能分散初学者注意力的功能,看起来只需要在中央空白区敲代码就行。
直接在程序编辑区输入代码,然后在功能区选择“运行”或者“调试”按钮就行。
运行之后,会在底部显示 Shell 对话框,里面显示的就是程序运行的结果:
在视图菜单中有好多显示选项,点击“变量”选项,就勾选了“变量”选项,界面右边会出现“变量”选项的视图区域。当你运行程序的时候,特别是用 debug 模式运行的时候,在每一步过程中,都可以在变量界面上看到变量值的变化:
对于初学者来说,这功能可以帮助你一步步去查看程序运行的过程中变量是如何变化的。
Thonny 的调试也非常简单,你不需要设置断点,只需要用 debug 模式运行,工具会自动地一步步运行程序,步骤是按照程序结构走的,而不仅仅是代码行。而且如果有嵌套函数的话,工具会自动地弹出一个小窗口来显示函数的执行,这对于初学者简直是福音。他们可以很好地理解函数调用的工作原理,对于理解递归尤其重要。
如果你运行的代码有语法错误,这个 IDE 不仅仅会提示错误的行,还会有一个窗口给出提示和建议:
这段代码提示的是第4行有语法问题,但是如果你看第4行,你肯定会发现没问题。在提示区就会告诉我们可能是第2行少了一个反括号。这就很人性化了,对于初学者来说,他可能在第4行上纠结很久都不知道哪里的问题。这个提示给的是相当的到位。
Thonny 也支持你像其他一些 IDE 一样安装插件来扩展你的功能。在“工具”菜单下有一个“管理插件”的功能,点击打开管理界面,你就可以在输入框中搜索插件来进行安装了。你也可以选择已经安装的插件来进行“升级”或者“卸载”,都是非常简单易懂的操作。
Thonny 是由爱沙尼亚的 Tartu 大学开发的一款基于 Python 的开源 IDE,旨在帮助初学者快速入门 Python。虽然软件界面很简单,但是我觉得他们非常牛,他们真的是从一个初学者的角度去思考如何使用和操作,怎样让他们更好地上手,怎样解决他们在学习中的一些难题。这种非商业化的软件能有如此用心,真可谓难能可贵。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22