Python工程师通常需要熟悉的软件可以分为几类，主要包括代码编辑器、集成开发环境（IDE）、版本控制工具、包管理工具、数据分析和可视化工具、Web框架、数据库连接工具等。以下是一些推荐的工具：
代码编辑器
Sublime Text：支持多种编程语言，拥有丰富的插件，界面简洁，性能优秀。
Visual Studio Code （VSCode）：轻量级编辑器，拥有强大的插件生态系统，支持Python开发。
Atom：由GitHub开发，拥有丰富的社区插件，支持Python开发。
Vim：高度可配置的文本编辑器，适合喜欢命令行界面的开发者。
集成开发环境 （IDE）
PyCharm：专业的Python IDE，提供调试、语法高亮、代码自动补全、版本控制等功能。
Eclipse + PyDev：免费的开源IDE，功能强大，适合喜欢Eclipse的开发者。
WingIDE：优秀的Python IDE，提供源代码浏览器和调试器。
版本控制工具
Git：用于代码的版本管理和协作开发。
包管理工具
pip：Python的官方包管理工具。
conda：适合数据科学和机器学习领域的包管理工具。
数据分析和可视化工具
Pandas：数据处理和分析库。
NumPy：提供高性能科学计算的基础库。
Matplotlib：绘制图表和可视化数据的库。
Seaborn：基于Matplotlib的数据可视化库。
Plotly：交互式图表库。
Web框架
Django：高级Python Web框架，适合快速开发复杂的Web应用。
Flask：轻量级Web框架，适合小型项目和快速原型开发。
数据库连接工具
SQLAlchemy：Python SQL工具包和ORM库。
Pymongo：MongoDB的Python驱动程序。
PyMySQL：MySQL的Python驱动程序。
其他工具
Anaconda：提供Python环境、包管理工具、常用库等，适合数据科学领域。
Jupyter Notebook：交互式笔记本，支持运行Python代码和可视化结果。
Spyder：专门为科学计算设计的IDE，集成在Anaconda中。
Thonny：适合初学者的Python IDE，界面友好。
选择合适的工具可以大大提高开发效率，根据个人喜好和具体需求选择合适的开发环境。希望这些建议对你有所帮助，