我們在使用Python來編程的時候，也需要一個厲害的武器幫助我們提升編程效率，編輯器就是一個非常實用的工具。其實對於Python初學者來說，如何選擇編輯器就是首先面對的難題，今天我就以Python常用的3款編輯器爲例，幫助大家快速入門。
初學階段—Python自帶編輯器IDLE
Python編程學習可以從這個IDLE編輯器開始，可以在交互環境中輸入語句練習，查看執行結果，也可以調試和執行一些簡單的小程序，在入門之後，就需要功能更多Python調試工具，即集成開發環境，以便更好的管理和調試那些大程序。
優點：使用起來簡潔方便，頁面支持輸出打印，對於代碼返回的結果顯而易見。對於初學者入門者沒必要使用功能過於強大的編輯器。
缺點：不便於修改代碼中的錯誤，不過這反過來想對於初學者也是一個優點，有助於鍛鍊寫代碼的能力，養成手感。
適用範圍：適合及時打印輸出的代碼，實現一些入門書籍上的僞代碼，加減乘除，列表元組字典等等。
進階階段—Pycharm
優點：代碼輸入糾錯，自動補全，斷點調試等等。前兩點會一定程度上減少因變量輸入錯誤而引起的bug，而斷點調試有助於我們分析程序，分析每句代碼的實現功能及程序報錯的地方及原因，這些優點會節省大量的時間，以便於各位大神有充足的時間來思考該程序的實現邏輯及框架的構造。
缺點：卡死，這大概是每一個軟件都會有的病。
適用範圍：項目開發。小編在工作中多數據採集（就是爬蟲）及數據處理。用它來開發爬蟲項目完全扛得住；數據處理就更不在話下了。
進階階段—Anaconda
優點：Anaconda的優點總結起來就八個字：省時省心、分析利器。Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。在 Anaconda 官網中是這麼宣傳自己的：適用於企業級大數據分析的Python工具。其包含了720多個數據科學相關的開源包，在數據可視化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。不僅可以做數據分析，甚至可以用在大數據和人工智能領域。
缺點：安裝包太大，佔內存，啓動時間長，spider時而會卡死，有時不能輸出程序中已設置輸出的字符串。小編之前用它跑一個多線程的程序，然而不能打印輸出事先寫好的字符串，這讓我怎麼看程序的運行進程，果斷在cmd中運行程序該py文件，效果如願以償。
適用範圍：用Spider來跑程序。開發完一個爬蟲項目後，按照領導要求把程序布到多臺pc上運行，直接安裝Anaconda，省時省力，方便快捷，不用一臺一臺的安裝各種庫，自己方便，工作效率大大提升。