我需要什么样的编辑器，一定能给你的学习、工作带来许多助益

俗话说，磨刀不误砍柴工。 如果你想闯入编程世界，手边的一套编辑器是必不可少的。 对于语言使用者来说，无论你是刚刚开始学习编程知识的新手，还是已经拥有丰富编程经验的大佬，今天介绍的这款神器一定会给你更好的学习和工作体验。 带来很多好处。

——当然，前提是你能正常访问服务。

我需要什么样的编辑器？

世界上没有绝对完美的编辑器，但就日常使用需求而言，至少要满足以下几点才能算是一款老少皆宜的优秀编辑器：

易于安装和配置

用户不需要复杂的设置或调整系统选项即可正常运行。 相比之下，一些功能强大的专业 IDE，例如，需要花费大量时间来安装和配置。

便于使用

学习曲线一定要平缓，新用户不能一来就被吓跑。 VIM编辑器可以说是非常强大了，但是第一次使用的时候，可能连登出都进不去。

强大的

除了必要的代码着色，各种运行调试功能也是必不可少的。 想必没人会用记事本写代码吧？

包括版本管理或团队协作功能

其实，这是锦上添花。 团队合作允许多人一起完成任务。 版本控制可以让你轻松地跟踪和回滚你的代码版本，这也为开发大型应用程序打下了良好的基础。

好了，卖了那么多关卡，就让我郑重向大家推荐这位超级小编——！

这是一个网页！ ？

没错，Colab 是一个免费的环境（你可以把它想象成网页版的多功能笔记本），不需要任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。

您可以在此网页上编写和执行代码，保存和共享分析结果，并使用提供的强大计算资源处理数据，所有这些都可以通过浏览器免费获得。

不信，小编带你详细了解一下：

友好的界面

在详细介绍其强大功能之前，我们先来认识一下Colab的界面。

和Colab一样，Colab的编辑界面也是以“单元格”为基本单位，每个单元格都是“代码”或“文本”之一。

代码单元格自带代码着色，可以开启行号显示、缩进字符调整等功能，也可以直接在页面运行代码，运行结果会直接显示在代码单元格下方。 除了代码，Colab 还支持解析 html 标签、运行 bash 命令等。

如果代码有问题，会有一些颜色和格式都很好的错误消息来帮助你找到问题所在——甚至还有一个贴心的“一键帮助”按钮，可以让你搜索相应的在互联网上。 错误信息。

文本单元格用于在代码之间添加描述性文本。 你可以用它来解释代码内容，做笔记，写论文。 您可以使用标记语言为单元格中的文本添加格式，甚至可以插入图片。

这种图文并茂、代码与数据相辅相成的展示方式，非常适合学习新手和从事数据分析的科学家。

怎么样，在这样的界面上写代码不是很简单明了吗？

另外，作为一个基于网络的编辑器，它不需要过多的安装和配置。 基本达到了“开箱即用”的效果，写完就可以运行，降低了新手的门槛，也节省了老手的经验。 上班前的配置时间。 再加上云服务固有的跨平台、跨设备的特性，无论是台式电脑、笔记本电脑、平板电脑甚至是手机，只要有网络，就可以随时继续工作，不用丢失数据。

强大的

平易近人的外表下，隐藏着强大的内核。

在代码中，你不仅可以导入各种语言的标准库供你使用，还可以利用bash语言的支持，手动安装你需要的各种第三方库。 甚至数据分析、Numpy、机器学习等都已经内置。

不仅如此，与在自己电脑上运行的环境最大的区别在于，Colab 使用了后台运行时服务，相当于有一个专门的服务器随时待命。 此服务器配备 12G 内存和 50G 硬盘空间来容纳和处理您的数据和代码。

比如，当你在车里或者在无聊的会议上，你突然想到一个想法，“我可以这样建立我的模型吗？” 以前只有便携上网本或者手机的时候，虽然这些设备的计算能力可以解决小数据集上的一些问题，但是如果要将模型用于大数据集，肯定需要额外的计算能力. 然后在5G网络等基础上，你可以用你的手机通过Colab直接连接到服务器，使用算力来计算你对模型的调整。

为了让用户更高效的运行和调整机器学习代码，它还提供了部分GPU（Tesla K80）和TPU（据说是八核TPU v2）的加速硬件，只需要在笔记本设置。 额外的计算能力——根据机器之心网站的测试，使用 CPU 运行一次代码迭代需要 2.44 秒，使用 GPU 仅需 280 毫秒左右，修改类似的工作负载只需 1.22 毫秒调用 TPU 的代码！ 这几乎快了 2000 倍！

最后，Colab最大的优势在于，它可以让用户通过云计算摆脱设备的限制，再也不用担心自己的电脑太烂了。 不管是什么设备，只要能连接网络服务，就可以使用云端的虚拟机。 ，以处理云中的数据集。

当然，如果你觉得提供的不够快，或者需要长时间挂机进行高速计算，你也可以在界面上选择连接电脑本地代码执行程序，并使用您定制的软件/硬件来处理您的问题。 托管在 Colab 上的代码。

协作和代码管理

实时协作可以说是一种恒久的力量。 在 Colab 中，您可以像分享普通文档或电子表格一样，通过电子邮件邀请或分享链接的方式邀请他人阅读/参与您的代码工作。

您还可以通过将笔记本文件 (.ipynb) 上传/下载到云端硬盘来共享、保存和发送笔记本的所有内容（文本、代码和输出）。 当然，你可以在“笔记本设置”中选择保存或分享笔记本时忽略代码单元输出，让页面更加简洁。

此外，Colab 还支持基于 的历史版本管理。 您可以轻松回滚历史记录、查询修改状态、访问代码库、上传代码到仓库或gist、管理和共享您的代码和分析结果。

有趣的小鸡蛋

最新版本的Colab支持换肤功能(…)，你可以在设置中选择深色或浅色主题背景（据说深色主题可以大大提升你的编程水平），选择柯基模式会让你的标题有酒吧里有两只正在奔跑的柯基犬，选择功率级别（超级功率模式），你可以让你的每一次键盘输入都震动整个窗口...

我能用它做什么？

如果您是新手，它是您开始学习语言的最佳工具之一。 无需安装和配置，开箱即用的环境让您可以快速轻松地测试自己的学习代码，并在同一页面上直观地看到程序的输出。 这可以大大加快试错和探索的速度，让你更快地掌握新的语言特性。

如果你是一名计算机科学教师，Colab 甚至提供了一个用于安排和批改作业的系统。 利用的功能，将题目、代码、运行结果整合在同一个页面，可以轻松查看每题情况的答案，并对特定单元格进行复习、注释、打分。

如果你是计算机科学家，Colab这个自带云计算、方便协作的环境，可以大大提高你的工作效率。

在数据分析方面，给出了在Colab中使用和分析数据的详细教程。 您可以使用类似的方法来读取和分析在线数据集中的数据。

在神经网络框架方面，官方放出了几个例子，其中印象最深的是在Colab上调用神经网络自动分析图像识别癌症的例子。

另外，对于机器学习研究人员来说，在实际工作中经常会遇到“什么时候使用什么样的模型”的问题，尤其是在调试具体模型的时候，往往会有很多调用者不理解的操作细节。 可以理解。 在这种情况下，云计算端口可以提供的是协作的窗口。 通过共享工作笔记本的形式，其他人可以直接对你的模型提出具体的调整建议。

这个超级“大玩具”怎么样，是不是心动了？

去试试吧！