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OS :我学习是为了上天
广告漫天飞，学了好像真得能上天，我被成功种草了！！！基于UI设计师零基础编程的底子(了解一点页面前端)，希望能掌握爬虫和数据分析的技能；梦想可以很饱满，万一实现了呢！为了没退路，记录一下学习过程，望能经常打卡^_^！走上飞天路！
一、Python能干什么？为什么那么火？
1、网络爬虫
爬虫：指从互联网采集数据的程序脚本。
2、数据分析
对数据进行诸如清洗、去重、存储、分析、可视化等处理，将大量的数据以易懂的形式呈现出来。
3、人工智能
用于机器学习，许多诸如 Scikit-learn 等机器学习库使得 Python 极具优势 ；Keras 、TensorFlow 、Pytorch 等深度学习主流框架也决定了 Python 在深度学习领域的天选之子地位。
4、其它：web后台开发、3D游戏开发等
火火火：学完Pyhone，可以上天！
Python是一门兼具简单与功能强大的编程语言，它专注于如何解决问题、自由开放的社区环境以及丰富的第三方库，无需浪费时间去造轮子，各种Web框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架应有尽有，这使得python受到越来越多的人喜爱。
1.入手快：Python 语言相对于其他编程语言来说，属于比较容易学习的一门编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。所以，已经有越来越多的初学者选择Python 语言作为编程的入门语言。
2.颜值高：Python 语言力求代码简洁、优美。在 Python 语言中，采用缩进来标识代码块，通过减少无用的大括号，去除语句末尾的分号等视觉杂讯，使得代码的可读性显著提高。它使你能够专注于解决问题，而不用太纠结编程语言本身的语法。
3.有内涵：Python 语言号称自带电池，寓意是 Python 语言的类库非常的全面，包含了解决各种问题的类库。无论实现什么功能，都有现成的类库可以使用。合理使用 Python 的类库和开源项目，能够快速的实现功能，满足业务需求。
4.效率高：Python 语言因为有了丰富强大的类库，所以，Python 的开发效率能够显著提高。实现相同的功能，Python 代码的文件往往只有 C、C++ 和 Java 代码的 1/5~1/3。这也是为什么各大互联网公司广泛使用 Python 语言的原因。
5.应用广：工程师可以使用 Python 做很多的事情。例如，Web 开发、网络编程、自动化运维、Linux 系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。
一款集入手快、颜值高、内涵丰富、效率高、应用广的编程语言，纵然有一些缺点在所难免，但瑕不掩瑜，让Python轻松俘获从业人员的心。
OS：对于Python的第一印象：它应该是一个大火锅，可以融合种库，想要用什么功能，就调出来就好了。我只要学会怎么做好火锅底料就万事OK了！（但愿如此，心中默默祈祷）学会了爬虫，在这网络的大火锅里想捞啥就捞啥，嘻....
OS：到底该用什么软件工具？火锅炉具总是要有的，对于我这种初学者，Anaconda + Pycharm，可能比较适合我！据闻Anaconda已包含了很多包，虽然还不明白包是什么，但集合的总没错；Anaconda先安装起来。
二、Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系
1.Python
Python是一种跨平台的计算机程序语言。是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
2. Pycharm
PyCharm是一种常用的Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
3. Anaconda
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
* Anaconda包括Conda、python以及一大堆安装好的工具包比如：numpy、pandas等。
* Miniconda只包括Conda、Python，是Anaconda的简约版。conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
开发常见搭配
只学习python语言的初学者可以先下载好特定版本的Python解释器后，然后再搭配界面程序Pycharm来进行简单的语法学习和项目调试，因为不需要考虑不同项目需要不同python工具包的版本问题。即：Python解释器 + Pycharm。
而要进行项目开发的人员，时常有多个项目同时开发，并且不同的项目需要不同版本的工具包，这时使用Anaconda可以帮助我们管理更多项目的环境，将每个项目单独放在一个虚拟环境中，并且使这些环境中工具包相互独立，不会产生工具包版本冲突问题，并且可以下载多个版本的工具包，可以安装多个不同版本的Python解释器。Anaconda自带Python解释器，即：Anaconda + Pycharm。
三、Anaconda安装和配置（只试过MAC的安装）
1、Anaconda(https://www.anaconda.com/products/individual)官网下载安装（文件很大下载要有耐心）。
2、我选的MAC的64-Bit Graphical Installer (462 MB)64位图形界面程序，64-Bit Command Line Installer (454 MB)是命令行安装程序；新手感觉图形界面的会友好点。
3. 安装时，在对话框中“Introduction”、“Read Me”、“License”部分可直接点击下一步
4. “Destination Select”部分选择“Install for me only”并点击下一步。
注意：若有错误提示信息“You cannot install Anaconda in this location”则重新选择“Install for me only”并点击下一步。
5. 等待“Installation”部分结束，在“Summary”部分若看到“The installation was completed successfully.”则安装成功，直接点击“Close”关闭对话框。
6. 启动"Anaconda-Navigator”,出现如下界面，我们的小伙伴"Python"已安装成功。