适合写Python的编辑器推荐，提升编码效率就这么简单

写Python代码，选对编辑器真的能省下不少时间。刚学Python那会儿，我用记事本写，保存完运行报错，查半天发现是缩进出了问题。后来换了趁手的工具，写代码顺滑多了。

Visual Studio Code：大多数人的心头好

VS Code 免费、轻量，插件丰富，装上 Python 扩展后，自动补全、语法高亮、调试功能全都有。打开一个 .py 文件，马上就能进入状态。它还能直接在终端里运行脚本，配合 Git 管理版本也很方便。

比如你写个简单的爬虫，输入 import requests 的时候，它就会提示你 methods 有哪些，连参数都给你标清楚。

import requests

response = requests.get("https://api.example.com/data")
print(response.json())

PyCharm：专业开发者的主力武器

如果你做的项目比较复杂，比如 Django 或 FastAPI 后端服务，PyCharm 更合适。社区版免费，专业版要付费，但代码重构、数据库工具、接口测试这些功能确实强。

有一次我改一个老项目的函数名，PyCharm 一键重命名，所有引用的地方全跟着变了，省了我半个多小时手动替换。

Sublime Text：快到飞起的轻量选择

启动速度快得离谱，打开几百行代码跟玩儿一样。虽然原生功能不多，但配上 Package Control 和几个常用插件，也能胜任日常脚本编写。

适合写些小工具，比如批量处理文件名、导出日志数据这种一次性任务。

import os

for filename in os.listdir('.'):
    if filename.endswith('.txt'):
        new_name = 'backup_' + filename
        os.rename(filename, new_name)

Jupyter Notebook：边写边看结果最合适

做数据分析的同学肯定不陌生。每写一段代码，马上就能看到输出图表，特别直观。教学、实验、探索性分析用它最舒服。

比如你读入一份 CSV，第一行写 df.head()，下一格就出表格，不用反复打印调试。

怎么选？看你的实际场景

想快速写个小脚本发给同事处理数据，Sublime 或 VS Code 足够；接了个大项目要长期维护，PyCharm 更靠谱；搞机器学习或报表分析，Jupyter 几乎是标配。

别纠结“哪个最好”，就像厨房里的刀具，切菜用菜刀，剁骨用砍刀，工具是为人服务的。自己试试，哪个顺手用哪个。