python软件下载（如何免安装使用 Python？推荐 17 个在线的 Python 解释器！）

作者：Al Sweigart

译者：豌豆花下猫@Python猫

英文：https://inventwithpython.com/blog/2022/10/30/17-online-python-ides-and-interactive-shellsrepls

转载请保留作者及译者信息！

安装 Python 很容易            ，但或许你正在用智能手机/平板电脑  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，在用不允许安装软件的电脑












，或者因为其它原因无法安装 Python            。那么
  
  
  
  
  
  ，如何通过免安装的方式使用 Python 呢？

本文将介绍 17 个免费的 Python 解释器和交互式 Shell（也称为 REPL）  
  
  
  
  
  
 ，你可以从 Web 浏览器中直接访问  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。（译注：国内访问部分网站不稳定
 


 


 


 


 


 


，可以多试试
 
 
 
 
 
 ，或者借助其它辅助上网的工具）

基于浏览器的 Python 解释器有一些缺点：

不能使用 open() 函数读写文件   
   
   
   
   
   
 ，不能建立网络连接












。 不允许运行长时间的或者耗费大量内存的程序
  
  
  
  
  
  。 无法安装第三方模块
 

 

 

 

 

 

，如 NumPy
  
  
  
  
  
  
、Pandas 
  
  
  
  
  
 、Requests 


 


 


 


 


 


 、PyAutoGUI 或 Pygame（尽管有些会预装这些模块）  
  
  
  
  
  
 。 有些 Python 特性可能被禁用了；在使用时需要个别注意
 


 


 


 


 


 


。 有些服务需要你注册一个免费帐户；如果你不想处理垃圾邮件

 

 

 

 

 

 ，可以用10 Minute Email创建一次性的邮件帐户
 
 
 
 
 
 。

尽管有以上缺点             ，但是用它们来练习编写 Python 代码是足够的   
   
   
   
   
   
 。

下面就是 Python 在线服务网站的列表
 

 

 

 

 

 

。这不是一篇匆忙整理的标题党文章；我仔细检查了每一个网站
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，并按照个人的喜好顺序罗列出来

 

 

 

 

 

 。

注：本文不包含 Pypy
 
 
 
 
 
 
、Jython  
   
   
   
   
   
 、Nutika 

 

 

 

 

 

 、IronPython 等知名的 Python 解释器











，因为它们都不是在线服务             。想了解这些解释器                   ，可查看：11 个最佳的 Python 编译器和解释器

1

 

 

 

 

 

 
、Python Tutor

https://pythontutor.com

我最喜欢的基于浏览器的 Python 文件编辑器就是 Python Tutor（Python 导师）
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

。Python Tutor 内置了一个调试器 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，允许每次执行一行


















，并查看程序的单步执行情况











。不仅如此            ，它还记录了程序在每一步的状态  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，因此你也可以后退                   。这是大多数调试器没有的特性 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。

Python Tutor 网站还支持 Java 8            、Javascript ES6 和 C/C++（使用 GCC 9.3 编译器）


















。主要的缺点是












，程序在运行时会有所限制（因为在结果返回到你的浏览器之前
  
  
  
  
  
  ，程序是在它们的服务器上运行的）  
  
  
  
  
  
 ，但是在大多数的练习例子中
 


 


 


 


 


 


，你不会遇到什么问题            。

2 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 、Python Anywhere

https://www.pythonanywhere.com

PythonAnywhere 是最流行的基于浏览器的解释器之一  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。你必须先注册
 
 
 
 
 
 ，是免费的












。你可以存储 Python 脚本   
   
   
   
   
   
 ，或者无需登录而只使用它们的 IPython 交互式 Shell
  
  
  
  
  
  。（译注：毕竟是 Anaconda 出品
 

 

 

 

 

 

，能秒杀大部分竞品）

这个服务允许你从一个虚拟硬盘中读写文件

 

 

 

 

 

 ，它已经安装了许多流行的 Python 第三方模块  
  
  
  
  
  
 。

它支持几个不同的 Python 版本             ，另外
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，它还被用于 www.python.org 网站上的交互式 Shell
 


 


 


 


 


 


。

3












、Replit

https://replit.com

Replit 需要注册一个帐户才能使用
 
 
 
 
 
 。用户界面有点复杂











，因为它们有好几块功能                   ，包括导航网站的帮助系统   
   
   
   
   
   
 。该站点还有用于 C                  、C++ 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 、Java


















、Javascript 和其他几种语言的在线编译器
 

 

 

 

 

 

。

Replit 还有一个 APP 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，可以在智能手机和平板电脑上使用

 

 

 

 

 

 。

4            、Brython

https://brython.info/tests/console.html?lang=en

Brython 可以让 Web 浏览器像运行 JavaScript 一样运行 Python             。一般在 Web 页面上用 JavaScript 做的事情


















，都可以用 Brython 来做
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

。这意味着你在运行程序时没有内存或 runtime 的限制            ，因为它们是在你自己的计算机上运行











。缺点是浏览器在加载网页时  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，必须先下载 6 M 的 Brython 代码                   。

你可以提前下载 Brython 到电脑上












，并离线运行 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。首先
  
  
  
  
  
  ，从 GitHub 上的 Brython 发布页面下载最新的版本（例如目前的 Brython-3.11.0.zip）


















。在解压后的目录中  
  
  
  
  
  
 ，创建一个名为 console.html 的文本文件（或任意以 .html 为后缀的名称）
 


 


 


 


 


 


，并写入以下内容：

<!doctype html> <html> <head> <script type="text/javascript" src="https://www.cnblogs.com/pythonista/archive/2022/11/02/brython.js"></script> <script type="text/javascript" src="https://www.cnblogs.com/pythonista/archive/2022/11/02/brython_stdlib.js"></script> <style> .codearea { background-color:#000; color:#fff; font-family:Oxygen Mono, Consolas, Liberation Mono, DejaVu Sans Mono, monospace; font-size:14px; overflow:auto } </style> </head> <body onload=brython({"debug":1}) ><!-- remove the 1 to leave debug mode --> <noscript>Please enable Javascript to view this page correctly</noscript> <textarea id="code" class="codearea" rows="20" cols="100"></textarea> <script type="text/python3"> from interpreter import Interpreter # Start an interactive interpreter in textarea with id "code" Interpreter("code") </script> </body> </html>

当在计算机上打开这个 .html 文件时
 
 
 
 
 
 ，你将得到一个可运行的 Python 交互式 Shell            。

5 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  、Google Colab

https://colab.research.google.com

使用 Google 或 GMail 帐户   
   
   
   
   
   
 ，你可以访问这个 Jupyter Notebook 风格的 REPL
 

 

 

 

 

 

，它提供了大量的内存和 CPU 资源  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。

6











、Trinket

https://trinket.io

Trinket 是一个以教育为主的网站












。你需要注册一个免费的帐户才能使用它

 

 

 

 

 

 ，他们的交互式 Shell 还支持Turtle
  
  
  
  
  
  
、Matplotlib 和其他模块             ，而许多在线 REPL 都不支持这些模块
  
  
  
  
  
  。

7 
  
  
  
  
  
 、Python Fiddle

http://pythonfiddle.com

Python Fiddle 是一个简单的编辑器
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，允许你创建和运行 Python 脚本  
  
  
  
  
  
 。它的用户界面太过丑陋了
 


 


 


 


 


 


。
 
 
 
 
 
 。   
   
   
   
   
   
 。（译注：不忍直视的页面！网站竟然支持两种语言











，English与中文                   ，我不经怀疑开发者的身份是……）

8 


 


 


 


 


 


 、Programiz

https://www.programiz.com/python-programming/online-compiler

Programiz 有一个简单的文件编辑器
 

 

 

 

 

 

。它不能写文件 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，运行资源也有限

 

 

 

 

 

 。该网站还有用于 C
 
 
 
 
 
 
、C++  
   
   
   
   
   
 、Java 

 

 

 

 

 

 、C#

 

 

 

 

 

 
、Javascript 的编译器


















，以及一个用于 SQL 数据库和 HTML/CSS 的沙箱             。

9            、Ideone

https://ideone.com

Ideaone 有一个丰富的编辑器            ，支持包括 Python 在内的多种编程语言（甚至有 Pascal 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 、Fortran












、Prolog 和 Cobol 等较老的语言  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，以及 Brainfuck 和 Intercal 等深奥的编程语言）
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

。

它只有一个支持编写和运行程序的编辑器（有 5 秒的运行时长限制）












，但没有交互式 Shell











。相比于用它写 Python
  
  
  
  
  
  ，如果你想练习不太流行的语言  
  
  
  
  
  
 ，Ideaone 会是个不错的选择                   。

10                  、SymPy Live Shell

https://live.sympy.org

一个 Jupyter Notebook 风格的 REPL
 


 


 


 


 


 


，带有一个很小的用户界面
 
 
 
 
 
 ，非常适合简略的代码 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。它完全在浏览器中使用 JupyterLite 运行 JupyterLab   
   
   
   
   
   
 ，而不是在服务器上运行


















。

11 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 、OnlineGDB

https://www.onlinegdb.com/online_python_interpreter

一个不错的编辑器
 

 

 

 

 

 

，有一个很好的用户界面

 

 

 

 

 

 ，不会让人不知所措            。运行时和内存似乎也相当多  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。我推荐这个












。

12


















、W3Schools Python Shell

https://www.w3schools.com/python/python_compiler.asp

W3Schools 有一个简单的 Python 编辑器             ，支持基本的语法高亮
  
  
  
  
  
  。它有大约 10 秒的运行时间限制
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，但是如果你的程序超出时间











，它不会报错  
  
  
  
  
  
 。如果是简单的例子                   ，用起来很好
 


 


 


 


 


 


。

13            、Python原理在线解释器

https://pythonprinciples.com/online-python-interpreter

一个简单的文件编辑器 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，只能运行一些较为简单的代码
 
 
 
 
 
 。

14 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  、Online Python 测试版

https://www.online-python.com

一个简单明了的 Python 编辑器


















，只能运行一些较为简单的代码   
   
   
   
   
   
 。

15











、TutorialsPoint

https://www.tutorialspoint.com/execute_python_online.php

一个简单易懂的编辑器            ，有较多运行资源
 

 

 

 

 

 

。

16
  
  
  
  
  
  
、RexTester

https://rextester.com/l/python3_online_compiler

这像一个业余项目  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，仅有极简的编辑器












，有 5 秒的运行时间限制

 

 

 

 

 

 。它有其他语言的编译器
  
  
  
  
  
  ，但网站难于浏览             。

17 
  
  
  
  
  
 、Portable Python

https://portablepython.com （不推荐）

这不是一个基于浏览器的 REPL  
  
  
  
  
  
 ，而是一个 .exe 文件
 


 


 


 


 


 


，可以在 Windows 上运行 Python
 
 
 
 
 
 ，而无需安装任何东西
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

。然而   
   
   
   
   
   
 ，该网站自 2013 年（以及 Python 3.2）以来就没有更新过
 

 

 

 

 

 

，下载页面也不使用 HTTPS











。由于可能有恶意软件

 

 

 

 

 

 ，我不建议使用它                   。

18 


 


 


 


 


 


 、在线版 VS Code

https://vscode.dev

Visual Studio Code 是一个 Electron app             ，这意味着它可以作为一个普通的桌面应用程序
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

，也可以基于浏览器来运行 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。浏览器版本有点受限











，相比于其它在线解释器                   ，使用这个在线 IDE 需要更陡的学习曲线


















。

不过 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，如果你愿意深入了解它


















，或者已经使用过 Visual Studio Code            ，那么可以试试这个基于浏览器的版本            。

注：文中图片为译者所加  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 。

首发于 Python猫  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
 ，如需转载












，请联系作者

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