俗话说：工欲善其事，必先利其器。我们在使用Python来编程的时候，也需要一个厉害的武器帮助我们提升编程效率，编辑器就是一个非常实用的工具。其实对于Python初学者来说，如何选择编辑器就是首先面对的难题，今天我就以Python常用的3款编辑器为例，帮助大家快速入门。
初学阶段—Python自带编辑器IDLE
Python编程学习可以从这个IDLE编辑器开始，可以在交互环境中输入语句练习，查看执行结果，也可以调试和执行一些简单的小程序，在入门之后，就需要功能更多Python调试工具，即集成开发环境，以便更好的管理和调试那些大程序。
优点：使用起来简洁方便，页面支持输出打印，对于代码返回的结果显而易见。对于初学者入门者没必要使用功能过于强大的编辑器。
缺点：不便于修改代码中的错误，不过这反过来想对于初学者也是一个优点，有助于锻炼写代码的能力，养成手感。
适用范围：适合及时打印输出的代码，实现一些入门书籍上的伪代码，加减乘除，列表元组字典等等。
进阶阶段—Pycharm
优点：代码输入纠错，自动补全，断点调试等等。前两点会一定程度上减少因变量输入错误而引起的bug，而断点调试有助于我们分析程序，分析每句代码的实现功能及程序报错的地方及原因，这些优点会节省大量的时间，以便于各位大神有充足的时间来思考该程序的实现逻辑及框架的构造。
缺点：卡死，这大概是每一个软件都会有的病。
适用范围：项目开发。小编在工作中多数据采集（就是爬虫）及数据处理。用它来开发爬虫项目完全扛得住；数据处理就更不在话下了。
进阶阶段—Anaconda
优点：Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。在 Anaconda 官网中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
缺点：安装包太大，占内存，启动时间长，spider时而会卡死，有时不能输出程序中已设置输出的字符串。小编之前用它跑一个多线程的程序，然而不能打印输出事先写好的字符串，这让我怎么看程序的运行进程，果断在cmd中运行程序该py文件，效果如愿以偿。
适用范围：用Spider来跑程序。开发完一个爬虫项目后，按照领导要求把程序布到多台pc上运行，直接安装Anaconda，省时省力，方便快捷，不用一台一台的安装各种库，自己方便，工作效率大大提升。
。
