本文目录一览：
- 1、pycharm和python区别
- 2、分享!5种常用的Python工具
- 3、anaconda和python区别
- 4、Python自动化测试工具大概有哪些
- 5、分享!5个好用的Python工具
- 6、python工具有哪些
pycharm和python区别
pycharm和python区别
PyCharm
PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
Python
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
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分享!5种常用的Python工具
IDLE
在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。
Scikit-learn
Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。
Theano
Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。
Selenium
Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。
Test complete
Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。
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anaconda和python区别
anaconda和python区别如下：
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。使用python需要下载安装执行python代码的环境。官方的Python包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，需要安装其他的模块和库。
Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，Anaconda将Python和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，你安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。当然Anaconda主要的功能还在于你可以方便进行环境管理。
anaconda相比Python增加的内容：
1、Python(shell) ： 标准CPython。
2、Python(shell)： 相当于在命令窗口的命令提示符后输入ipython回车。pip install ipython安装的ipython用法一样。
3、Ipython QTConsole。
4、Python Notebook：直接点击打开，或者在命令提示符中输入ipython.exe notebook。
5、Jupyter QTConsole。
Python自动化测试工具大概有哪些
一、对于你的问题，首先明确测试类型，然后才能明确自动化测试类型，最后定位哪个类型用哪个方面的自动化测试工具。
1、测试类型可以包括：白盒测试、黑盒测试（功能测试、性能测试）等。
2、不同的测试类型使用的自动化测试方法不同，白盒测试主要针对代码级的单元测试、黑盒测试主要面对功能级和系统级的验证测试。
3、自动化测试，针对白盒测试，一般需要有一定的编程基础，即能够基于功能代码写测试代码，常用的单元测试方面的自动化测试工具很多，上网一搜全是。
4、自动化测试，针对功能测试，有几种情况，基于CLI、API和GUI的测试；基于CLI、API的测试，即应用脚本技术向设备模拟发送CLI命令或者API请求，以达到控制设备的效果。基于GUI功能测试，即应用传统的界面自动化测试工具(例如：RFT、QTP等）控制界面控件操作的方法，以达到模拟用户操作，这几种方式都需要你有一定的编码基础；基于CLI、API的需要你懂脚本技术（例如:tcl、python、ruby等），RFT需要你懂java或者.net、QTP需要VB等。
5、你说的loadrunner就是性能测试方面的工具，即是测试软件性能、例如多用户操作等性能、也需要写代码，LR脚本支持的语言有：java、
c、Visual Basic、vbscrīpt。默认的脚本生成语言为
C;其实我想说的是，性能测试工具不重要，你需要掌握其性能测试的方法才是更重要的。
二、我感觉你想入门自动化测试，但是从你问的问题来看，有一定盲目性，我简单说一下自动化测试吧。
1、自动化测试，其理念就是应用各种手段模拟人工操作，节省人力测试成本，保证产品测试质量。
2、你想学好自动化软件测试，不是单单靠学习几个自动化工具就能掌握的，但是你可以从工具入手，首先，告诉你自动化测试的基础是：
1）编程技巧，包括高级语言和脚本语言，脚本语言是初期的掌握，可以有，tcl、phython、ruby等而高级语言，要好好学好一门，例如，我是对java为重点。还有，如果你是对web自动化测试的话，那么jsp、php、HTML、CSS等web语言是必须掌握的。
2）操作系统技巧；因为软件自动化测试是构建在操作系统上的，其技巧需要能善于利用到操作系统的各种技巧，例如：注册表、环境变量、句柄等。
3）数据库知识，要善于利用数据库知识去存储管理。
4）业务知识，这也是重点。你所在软件行业的软件业务，要知道你的软件的工作方式。
5）质量与流程管理理念。
然后，你的学习步骤：
1）可以从工具入手，根据具体的项目去学习；例如：java软件界面测试（RFT、QTP的java插件等）、web界面测试（QTP、
selenium等）、性能测试（RPT、loadrunner等）。但记住，学习其工具，重点不是简单的使用，而是如何利用工具去扩展。
2）然后，重点学习以上的基础，以编程为重点，其余的结合学习，顺便说一句，其实自动化测试的理念与软件设计模式理念很像，你可以从中有所领悟。
3）之后，再学习去拓建自己的自动化测试框架，何谓框架，一下说不清楚，我给你推荐一下。
注意：如果没有自动化测试方面的实践项目的话，最好先从基础学起，因为基础学好了，自动化测试入门会很快的。
4（至于性能测试，也是一样，可以先从工具入手，但不要局限于工具，性能测试最重要的是环境的构建方法以及对测试结果的分析方法，所以性能测试重点在于分析和实现过程，而不是工具使用过程。
分享!5个好用的Python工具
1、 IDLE
IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。
2、 Scikit-learn
scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。
3、Theano
Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。
4、Selenium
Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。
5、Skulpt
Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。
关于分享!5个好用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
python工具有哪些
第一款：最强终端 Upterm
它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能，之前的名字叫作：BlackWindow。有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫Upterm之后现在已经17000+Star了。
第二款：交互式解释器 PtPython
一个交互式的Python解释器，支持语法高亮、提示，甚至是VIM和emacs的键入模式。
第三款：包管理必备 Anaconda
强烈推荐：Anaconda。它能帮你安装许多麻烦的东西，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些小事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，也容易造成挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，安装它就可以了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞定了。
第四款：编辑器 Sublime3
如果你是小白的话，推荐从PyCharm开始上手，但是有时候写一些轻量的小脚本，就会想到轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单，配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让Sublime3拥有近乎IDE的体验。
第五款：前端在线编辑器 CodeSandbox
虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想要写前端的话，这个在线编辑器太方便了，节省了后端工程师的生命。不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，才让你直接就可以上手写代码、看效果。对于React、Vue这些主流前端框架都支持。
第六款：Python Tutor
Python
Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。
第七款：IPython
如何进行交互式编程?没错，就是通过IPython。IPython相对于Python自带的shell要好用的多，并且能够支持代码缩进、TAB键补全代码等功能。如果进行交互式编程，这是不可缺少的工具。
第八款：Jupyter Notebook
Jupyter
Notebook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，它是数据分析、机器学习的必备工具。
第九款：Pycharm
Pycharm是程序员常常使用的开发工具，简单、易用，并且能够设置不同的主题模式，根据自己的喜好来设置代码风格。
第十款：Python Tutor
这个工具可能对初学者比较有用，而对于中高级程序员则用处较少。这个工具的特色是能够清楚的理解每一行代码是如何在计算机中执行的，中高级程序员一般通过分步调试可以实现类似的功能。这个工具对于最初接触Python、最初来学习编程的同学还是非常有用的，初学者可以体验一下。