这里的开发工具具体的学名叫集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ），那么什么叫集成开发环境？它到底有什么用呢？“工欲善其事，必先利其器”，如果说编程是程序员的手艺，那么IDE就是程序员吃饭的家伙了。
上一小节中我们在windows的命令行工具cmd下进行了python编写，尽管可以执行一定的功能了，但是我们发现在这种界面下面编程并不方便，视觉感官上也不友好，代码撰写既没提示也没有重点符号标记，不方便阅读。平时的我们习惯了使用记事本或者word进行文档撰写，那么是否可以采用记事本等进行python编辑呢？答案是可以的。
我们在桌面上新建一个记事本文件，命名为“test.txt”，里面写入下面的内容：
a=32.8
b=45.6
c=a+b
print(c)保存后修改其后缀名，后缀名从txt改为py。可以看到这个文件变成了如下样子：
然后我们打开cmd命令行窗口。因为我们将文件放在了桌面，所以首先要定位到桌面，输入下面的命令：
C:\Users\Administrator>cd desktop按下回车，然后我们采用python将刚才的文件逐行执行解释：
C:\Users\Administrator\Desktop>python test.py按回车后得到下面的结果：
78.4从上面的结果看出，我们利用记事本完全可以作为python的IDE来进行代码编写，那么记事本作为python的IDE是否足够优秀呢？我们再看一个例子，我们将刚才的test.py文件改回去，重新改为记事本文件test.txt，然后在b=45.6这一行的头上多敲两个空格，
a=32.8
b=45.6
c=a+b
print(c)然后保存，再改后缀名为test.py,然后按照上述同样的方式在cmd中运行，得到如下结果：
C:\Users\Administrator\Desktop>python test.py
File "test.py", line 2
b=45.6
^
IndentationError: unexpected indent这是执行python过程中最容易出现的一个错误，因为python是采用缩进来表示代码结构的，如果在代码编写的过程不小心没有对齐，那么就会出现这种类似的错误。因此，我们肯定希望能有一种编辑代码的软件能在我们出现撰写错误的时候进行提示，这就需要具有更多功能的IDE了。
一个优秀的IDE，最重要的就是在普通文本编辑之外，提供针对特定语言的各种快捷编辑功能，让程序员尽可能快捷、舒适、清晰的浏览、输入、修改代码。对于一个现代的IDE来说，语法着色、错误提示、代码折叠、代码完成、代码块定位、重构，与调试器、版本控制系统(CVS)的集成等等都是重要的功能。
用于Python的IDE有很多，其中PyCharm、Eclipse、Visual Studio、Ulipad、Spyder、SubLime Text使用的最为广泛。本教程优先推荐使用Visual Studio，主要因为我们是在windows下进行python开发，而微软推出的Visual Studio是开发Windows平台产品的利器，是C#、ASP.NET等应用开发的首选 IDE。其实，Visual Studio也可作为Python IDE来使用。只需在安装完Visual Studio的基础上，安装PTVS(Python Tools for Vistul Studio)插件，即可快速将Visual Studio变成Python IDE来使用。Visual Studio强大的代码提示、debug、自动补全、包管理等使得我们开发web应用可以更加得心应手。
下面开始具体的Visual Studio环境安装。本教程选择的版本是Visual Studio 2015。
（1）Visual Studio 2015安装
Visual Studio 2015可以从官网进行下载，为了方便大家，这里给出百度网盘下的Vs2015下载地址，所需要的破解秘钥文件也在里面：https://pan.baidu.com/s/1ysmzAiSFa3AEMDsrPM47bA 密码：t5m9
双击vs_enterprise.exe进行安装即可。
可以用文件夹中的秘钥进行激活。安装完第一次运行需要设置语言，这里随便选择即可，推荐选择C#或者C++。
注意，这里打开的软件是这个
很多读者会不小心打开下面这个
两者长得很像，但是下面这个Blend主要是用来给WPF做界面设计的。
下面是正常运行的界面：
（2）Visual Studio 2015 中python环境配置
选择文件—新建—项目
然后在左侧菜单栏选择python
右边会提示安装针对Visual Studio 的python 工具，点击然后确定，出现下面的界面，
这时候首先确认可以正常上网，然后点击安装。这里注意，只有我们预先装完python后visual studio才会自动去找对应的开发插件，所以我们之前的步骤是先安装python，再装visual studio。下面的界面说明正在进行插件安装
安装过程中可能会出现下面的警告提示，不用管它，点击继续
然后一直点击下一步，继续安装。
这时候关闭visual studio再重新打开，同样，点击文件—新建—项目，再点击python会出现下图，
这里有一些读者可能会出现安装完后打开visual studio，然后压根找不到python菜单这个情况（本人亲自测试的时候在win7下没有这个问题，但是在win10下面出现了这个问题），如果出现这个问题，可以按下面这个方法解决：
- 首先关闭Visual Studio 2015，然后找到Visual Studio 2015的安装根目录，依次进入Common7—IDE 文件夹下面，删掉ItemTemplatesCache和ProjectTemplatesCache下图所示的两个文件夹。
- 点击开始菜单——所有程序——Visual Studio2015，然后右键“Vs2015开发人员命令提示”，以管理员身份运行，然后输入下面的命令：
devenv /InstallVSTemplates switch; devenv /Setup switch; - 最后重新启动Visual Studio 2015即可。
安确定装没问题后，我们选择Python Application，点击确定，会创建一个py文件，在这里面可以进行代码编辑
我们输入之前的代码：
a=32.8
b=45.6
c=a+b
print(c)然后点击上面绿色的启动按钮（也可以直接按F5），运行查看结果发现出现如下提示
这个提示主要表明当前python应用找不到对应的版本。主要原因是我们采用了python3系列，在这种情况下，Visual Studio2015安装时不会自动找到对应的版本（python2系列不会出现这个问题）。也就是说我们还需要手动配置一下python环境。
在右边的解决方案管理器中右键Python Environments，
然后选择View all pyhton environments，点击Custom，如下：
然后我们就可以在这里进行环境配置了。说明下，我把python3安装在了D盘下面的名叫toolplace的文件夹下面，请各位在配置的时候对号入座。这里补充下，最好我们的所有路径中均不要出现中文，否则以后的开发中可能会遇到莫名其妙的错误。
配置完成后点击右边的Apply即可。然后我们再运行刚才的代码，按下Ctrl+F5, 会看到程序自动的跳出cmd窗口，并且给出了计算结果。
这个时候就说明我们的Visual Studio 2015中python环境已经安装完成了。
接下来我们就可以在这个py文件中愉快的编写python脚本了。到这里，读者可以进行不同领域的数据分析任务，可以进行数据挖掘、图像处理、爬虫、文件数据导入导出等等，本教程后续主要以web开发为主，初始代码会比这个纯脚本更加复杂，但是熟悉了这种纯pyhton脚本下的语法和操作会对我们很有帮助，相信你在这里会体会到python以及Visual Studio 2015这个开发工具的魅力。
（3）读取图片实例
下面我们简单做个图像显示的示范。首先我们需要导入一个包Pillow，这是一个轻便的用来进行图像处理的包，里面封装了很多图像处理的常规操作，包括图像的导入导出等等。我们先学习一下如何导入python开发包。在visual studio下面导入包几乎是傻瓜式的。鼠标右键 New Environments，然后选择Install python package。
然后会弹出下面的界面。
输入Pillow，然后点击ok。可以看到在输出框中有如下内容
Installing 'Pillow'
Collecting Pillow
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1b/50/869910cd7110157fbefd0fed3db3656c1951f1bceecdd00e3716aa269609/Pillow-5.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl (1.6MB)
Installing collected packages: Pillow
Successfully installed Pillow-5.2.0
'Pillow' was installed successfully.整个过程确保处于联网状态。安装成功后，我们在该脚本的路径处放置一幅图片，名字为“test.jpg”，我的脚本根目录为
D:\code\PythonApplication1\PythonApplication1
具体的目录结构如下图所示
接下来我们编写脚本。
代码如下：
from PIL import Image
im = Image.open("test.jpg")
im.rotate(45).show()运行效果如下
我们成功的将图像读取、旋转了45度并且进行了显示。