Python数据分析入门（一）：Python在数据分析应用场景下开发环境的选择

学习Python是非常有意思的一件事情。不管你是学过开发语言也好，还是学过一些数据分析工具也好， 可能在学习Python的路上都会触类旁通，进度突飞猛进。但是如果两方面可能都没有那么精通，或者根本一无所知，那么可能在学习Python的道路上要花费一些额外的精力去学习什么样的开发环境适合自己。

什么样的Python环境比较方便学习Python和以后利用Python做一些事，真的是因人而异，网上这方面的话题和帖子也很多，初学者可能都不知道听谁的好。总的来说说法有这么几种：

1、Python是一门比较直观的高级语言，语法相对简单，开发环境只要有比较方便查错的针对开发的文本编辑器就可以了，像Vim、sublime和Notepad++等很多文本编辑器现在都支持Python语言。

2、Python开发的交互计算工具iPython或者jupyter notebook。应该说很多就算使用文本开发环境的大神应该也会使用一下iPython这样的交互环境来做一些调试和验证，iPython的进阶版本就是jupyter notebook，在jupyter notebook中，你可以方便地管理自己本地代码文件，创建代码调试环境，也可以直接在浏览器中直接执行shell命令，很多开发的都说jupyter notebook可以满足大部分的开发要求了。也有不少Python大神一直都用jupyter notebook做开发，也搞出了不少好东西。

3、Python集成开发环境IDE，一般用得比较多的是PyCharm和Anaconda。

PyCharm

Anaconda其实是个大集成包，集成了jupyter、iPython和Spyder以及一些库

Spyder是Anaconda的核心部分，最典型的使用界面是：代码编辑、变量查询和交互控制台。是不是很像Matlab和Rstudio

学习Python到了一定阶段，都会接触到上面说的开发环境，甚至可能还会有许许多多的开发环境可以选择。对于学习Python开发的入门者来说，怎么样尽快定位自己的需求，找到最快的方式来稳定自己的开发环境呢？这个问题其实非常重要。

什么时候开始使用IDE？

建议在安装Python语言环境之后，再安装iPython交互环境熟悉一下。毕竟入门阶段接触变量函数使用iPython是最直观的交互方式。等要开始学习Python实例的时候，建议一步到位使用IDE。

选哪种IDE更合适？

如果想专注数据分析，优先选择Anaconda的Spyder，对于数据分析场景下，要扩展的东西非常多，Anaconda更方便管理。要大量编写Python案例，建议还是用PyCharm。当然PyCharm+Anaconda会更加好。Anaconda的核心Spyder其实和PyCharm有很多相似之处，PyCharm更偏向于语言，Spyder更偏向于数据分析，在编写Python程序的时候，PyCharm的特性会更加适合。当然还有很多其他的IDE，比如Eclipse+pydev、Eric等，但是从软件的成熟度和活跃度来说，使用PyCharm+Anaconda可能更加容易成为主流。

以后的教程会进一步详解如何使用PyCharm和Anaconda。