這是我們社群中很受歡迎的一系列工具。
這份清單無意規定你該用什麼，也不求完整。
我們認為這些工具都能把工作做好，但當然還有其他同樣優秀的工具。
如果你有推薦的編輯器、IDE、工具或外掛，歡迎你在 GitHub 上把它加進這份文件。
在開始探索之前，請先確認你已安裝近期版本的 Python。
Exercism 網路平台目前支援Python 3.10 - 3.13.5（練習與測試）以及Python 3.13.5（工具）。
我們的線上測試執行器目前使用pytest 8.4.0和pytest-subtests 0.14.2。
我們的線上分析器使用pylint 4.0.4。
在本地使用不同版本的Python、pytest或pylint，得到的結果可能與網站不同。
如需更多資訊，請參閱在本地安裝 Python。
虛擬環境
Python 虛擬環境提供輕量的執行環境與套件隔離。
它們能把你安裝的 Python 套件集中放在特定的環境目錄裡，藉此幫你整理專案。
不同的環境可以各自保存不同版本的 Python 執行環境，以及專案或函式庫的相依套件。
這能避免因為升級某個專案的函式庫、卻「弄壞」另一個專案的相依套件，而造成的 bug 與不相容問題。
現今有許多虛擬環境與類虛擬環境工具在使用，也有越來越多人改用行內指令碼中繼資料、開發容器或 docker 來取代虛擬環境。
嘗試各種不同的策略、找出適合你開發風格與專案需求的作法，是很重要的。
別以為這裡的策略一體適用，也別以為它們是你唯一的選擇。
如果想更全面地了解這裡未涵蓋的工具，可以看看 Bas Nijholt 的這篇部落格文章，並保持好奇心。
這裡會介紹三種主要的虛擬環境工具：Python 標準函式庫的 venv、第三方工具 conda env（使用 conda 套件管理器，通常搭配 Anaconda Python 發行版），以及第三方工具、pip + venv 的替代品 uv。
這三種工具的使用和／或安裝都相當簡單。
此外，PyEnv、Poetry 和 virtualenvwrapper 也能協助你在同一台機器上管理多個 Python 版本與多個 Python 環境。
使用 venv 建立虛擬環境
若要使用venv建立虛擬環境，請先cd到你想要存放環境的目錄。
這個目錄應該與專案程式碼分開，而且你不會把它納入版本控制。
接著，執行venv指令，並帶上你想用來存放這個特定環境的資料夾名稱。
常見的慣例是把該資料夾命名為<project-name-here>_venv：
Windows
PS C:\Users\foobar> py -m venv {name_of_virtualenv}
若要啟用虛擬環境，請執行以下指令：
PS> .\{name_of_virtual_env}\Scripts\activate.bat
(venv) PS> _
Linux/MacOS
$ python3 -m venv {name_of_virtualenv}
created virtual environment ... in 8568ms
若要啟用虛擬環境，請執行以下指令：
$ source {name_of_virtual_env}/bin/activate
(venv) $ _
一旦啟用了venv，你就能在環境「裡面」執行pip指令來安裝套件。
安裝的套件會與該venv的 Python 版本關聯，並存放在{name_of_virtual_env}/Lib裡。
_停用_虛擬環境可以透過呼叫deactivate指令碼來完成，它與activate位於同一個目錄。
使用 conda 建立虛擬環境
最新版的conda可以透過 miniconda 安裝。
這份conda速查表非常實用，conda文件也一樣。
conda最初是為了熱門的「科學 Python」Anaconda distribution 而建立的 Python 套件管理器，後來被通用化並擴充。
Conda 環境與venv類似，關鍵差異在於 conda 除了 Python 之外，還能為許多其他程式語言建立虛擬環境並安裝套件。
Conda 支援的語言包括R、JavaScript、Ruby、Fortran、C/C++、Scala、Java 等。
想比較 conda 與 venv 的指令，請參閱 conda 的指令參考。
MacOS/Linux
若要建立conda環境，請輸入以下內容，並把{name of environment}替換成你選擇的名稱、把python={version}替換成你想要的 Python 版本。
後面可以接著列出你希望安裝到該環境裡的任何其他套件：
$ conda create --name {name of environment} python={version} "pytest>6.0" pylint
...
## Package Plan ##
environment location: /usr/local/anaconda3/envs/test_env
added / updated specs:
- pylint
- pytest[version='>6']
- python=3.10
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
astroid-2.11.1 | py310h2ec42d9_0 364 KB conda-forge
dill-0.3.4 | pyhd8ed1ab_0 62 KB conda-forge
lazy-object-proxy-1.7.1 | py310he24745e_0 32 KB conda-forge
....
additional packages here
....
------------------------------------------------------------
Total: 21.8 MB
Proceed ([y]/n)? y
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate test_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
Windows
在 Windows 上建立conda環境所使用的指令，大致與 Linux/MacOS 相同。
不過，建議你使用 Anaconda 的cmd或powershell提示字元，而不是把conda加進你的路徑：
(base) PS C:\Users\foobar> conda create --name {name_of_environment} python={version} "pytest>6" pylint
...
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: C:\ProgramData\Anaconda3\envs\test_env
added / updated specs:
- pylint
- pytest[version='>6']
- python=3.10
The following packages will be downloaded:
package | build
---------------------------|-----------------
astroid-2.11.1 | py310h5588dad_0 364 KB conda-forge
attrs-21.4.0 | pyhd8ed1ab_0 49 KB conda-forge
bzip2-1.0.8 | h8ffe710_4 149 KB conda-forge
...
additional packages here
...
------------------------------------------------------------
Total: 37.5 MB
Proceed ([y]/n)? y
...
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate test_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
使用 uv 開發專案：uv
uv是 Astral 推出、以 Rust 撰寫的 Python 套件與專案管理工具。
它的設計目標是取代pip、venv、poetry以及其他 Python 封裝／相依性管理工具。
與Conda或Mamba不同，uv 是專門為 Python 量身打造。
不過，uv 確實支援建置以其他語言（例如 Fortran）撰寫的 Python 擴充模組。
Astral 也是熱門 linter Ruff 與 Python 型別提示靜態型別檢查器 TY 的開發者，兩者都以 Rust 撰寫。
這裡就不詳細說明了，安裝與設定的最佳來源是 UV 文件。
文件與背景資訊：virtualenvwrapper。
virtualenvwrapper套件建構在venv之上，讓你在一處管理所有的虛擬環境。
你可以用類似 Linux 的指令，例如lsvirtualenv（列出環境）和mkvirtualenv（建立環境），來建立、複製、刪除與切換環境。
它也讓你能透過擴充套件加入其他管理工具。
你甚至可以用這個教學為這個工具建立自己的擴充套件。
PyEnv
pyenv是熱門工具rbenv／ruby-build為了 Python 修改而成的 Python 分支。
它基本上是一組指令碼與 shim，讓你能在全域與個別使用者層級設定 Python 版本。
它試著遵循 Unix 的傳統：一個單一用途、低調不擾人的工具，把一件事做好。
pyenv與pyenv文件可以在 GitHub 上找到。
編輯器與 IDE
Visual Studio Code
Visual Studio Code（VS Code） 是 Microsoft 開發的免費程式碼編輯器。
它同時對虛擬環境／conda 環境 以及 docker（透過 docker 外掛）提供絕佳支援，還能用許多不同的外掛來擴充，涵蓋測試、linting、格式化 和網頁開發。
VS Code 的 Python
擴充功能 ID：ms-python.python
Microsoft 的 Python 擴充功能 是 Microsoft 官方推出、適用於 VS Code 的 Python 擴充功能，非常推薦安裝。
它功能廣泛，包括環境管理、測試管理、linting 和除錯。
從最新版本 開始，安裝 MS Python 擴充功能時也會一併下載 pylance（用來 linting 與驗證 Python 程式碼的熱門套件）以及 jupyter（用來操作 Jupyter Notebooks）。
- 設定教學在這裡，而設定參考 也非常實用。
- 關於設定 Python 版本／使用虛擬環境的資訊，可以在這裡 找到。
- 關於在 VS Code 中設定與使用 unittest 和 pytest 的資訊，可以在這裡 找到。
PyCharm
PyCharm 是 JetBrains 打造的 IDE（整合開發環境）。
它是專為 Python 打造的，在專業人士之間很受歡迎。
和 VS Code 一樣，它能用各種付費與免費外掛、佈景主題和格式化工具來擴充。
付費版還支援 Django 開發、Docker 開發 和資料庫整合。
PyCharm 與 Pytest
- 在 PyCharm 中設定 pytest 的步驟可以在這裡 找到。
- PyCharm 預設使用
unittest，所以你必須把pytest安裝到與 PyCharm 搭配使用的環境中（請見上面的翻譯員與環境文件），然後把 PyCharm 指向它。
- 直接從圖形介面執行測試 真的很簡單，但別忘了好好看一下底層的 pytest 參數，把它設定成你喜歡的樣子。
- 在 PyCharm 中執行測試與除錯的一般文件可以在這裡 找到。
Spyder 是專為科學社群打造、跨平台的免費開源 Python IDE。
它通常隨 Anaconda 的 Python 發行版一起提供，但也可以單獨安裝 並搭配任何 Python 版本使用。
我們建議單獨安裝，以確保最大的彈性，並避免套件衝突。
Spyder 完整支援venv和conda環境。
它內建整合的 IPython 互動式終端機、互動式除錯器，以及豐富的編輯器內繪圖與資料探索支援。
額外的程式碼補全與 linting 由 kite 提供。
與 Jupyter Notebooks 和測試工具 的整合，則透過社群開發的外掛來提供。
你也可以使用 Spyder API 撰寫自己的外掛。
Emacs
Emacs 是以 Lisp 撰寫、免費且開源、高度可自訂的文字編輯器。
Real Python 上有一份很棒的安裝與設定指南。
Vim
Vim 是 Unix 標準vi文字編輯器的免費「改良」版。
它可以在各式各樣的作業系統與 Linux/Unix 版本上取得。
Real Python 上有一份很棒的安裝與設定指南，實用的速查表則可以在 vimsheet、glump 和 rtorr 找到。
即使你決定不用vim編輯 Python 程式碼，還是建議你熟悉一組基本指令。
vim或vi經常是 Linux 與 Unix 發行版中「基本」或「預設」的文字編輯器，在這些系統上也是git提交訊息（以及其他用途）的預設編輯器。
你很有可能發現自己身處某個 *nix 系統上，只能靠vi來編輯設定檔，所以知道如何離開 vim（至少）是很好的自我防衛。
Spacemacs
Spacemacs（github 儲存庫）是由社群驅動的免費 Emacs 發行版，結合了 Emacs 與 Vim 的功能。
- 官方文件可以在這裡 找到
- opensource 上的這篇指南 簡要介紹了安裝與設定選項。
- spacemacs 的 python layer 新增了測試、linting、環境管理與程式碼格式化的功能。
Sublime Text
Sublime Text 是 Sublime HQ Pty Ltd 推出、用於寫程式的付費文字編輯器。
它與 VS Code 和 Atom 類似，有許多套件與外掛 可以用來客製化。
你也可以用 Python 為這個編輯器開發自己的外掛。
