Python学习笔记（一）——编程0基础数据分析进阶之路

一、Python开发工具的选择
Python开发工具，指的是用来编写、调试、开发Python程序的程序。这种可以用来编写、调试、开发某种语言的程序，被成为集成开发环境（IDE）。
（一）常用的Python开发工具
1. 文本工具类IDE
IDLE（Python自带，适合初入门的，编写代码300行以内的同学）
Notepad++
Sublime Text（专为程序员开发的第三方专用编程工具，专业程序员对编写程序的体验要求较高，对程序的调试要求较低，包括免费版本和收费版本）
Vim&Emacs
Atom
Komodo Edit
2. 集成工具类IDE
Pycharm（简单，集成度高）
Wing（收费工具）
PyDev&Eclipse
Visual Studio
Anaconda&Spyder（开源免费，支持近800个第三方库，适合数据计算领域开发）
Canopy（收费软件，适合科学计算领域应用开发）
（二）Anaconda的安装及介绍
对非专业程序员出身的，主攻数据分析方向的同学而言，Anacoda是比较合适的选择。
下载地址：http://www.continuum.io/

目前最新的版本是Python 3.6 version，大家用新的就好啦，暂时应该遇不到兼容方面的问题。

Anaconda首页

Anaconda编程环境

Anaconda默认生成了一个名为‘root’的环境空间，里面有一些已经安装的包，和一些未安装的包。我们也可以自己创建新的环境。
（三）Spyder介绍
Spyder是常用的Python编程工具，在anaconda的首页就可以找到。打开后的界面如下：

我们可以在编辑区域编写程序，并保存为.py文件后运行，ipython区域会出现代码运行后的结果。这种运行Python的模式被称为脚本模式。
我们也可以直接在IPython（一种加强的交互式Python解释器）区域编写Python指令，编写完一条指令，便会出现结果。这种模式被成为交互模式。