Python 与它的使用工具们

你好，我是悦创。

上一节课我跟你分享了数据分析的修炼指南，相信你对接下来的学习已经心中有数了。今天我们继续预习课（当然，我也是在预习课的学习过程当中），我会用四篇文章，分别对 Python 使用工具、Python的基础语法、NumPy 和 Pandas 进行讲解，带你快速入门 Python 语言。

如果你已经有 Python 基础了，那先恭喜你已经掌握了这门简洁而高效的语言，这几节课你可以跳过，或者也可以当作复习，自己查漏补缺。

好了，你现在心中是不是有个问题，要学好数据分析，一定要掌握 Python 吗？

我的答案是，想学好数据分析，你最好掌握 Python 语言。

为什么这么说呢？

首先，在一份关于开发语言的调查中，使用过 Python 的开发者，80% 都会把 Python 作为自己的主要语言。

Python 已经成为发展最快的主流编程语言，从众多开发语言中脱颖而出，深受开发者喜爱。

其次，在数据分析领域中，使用 Python 的开发者是最多的，远超其他语言之和。

最后，Python 语言简洁，有大量的第三方库，功能强大，能解决数据分析的大部分问题，这一点我下面具体来说。

Python 语言最大的优点是简洁，它虽然是 C 语言写的，但是摒弃了 C 语言的指针，这就让代码非常简洁明了。同样的一行 Python 代码，甚至相当于 5 行 Java 代码。我们读 Python 代码就像是读英文一样直观，这就能让程序员更好地专注在问题解决上，而不是在语言本身。

当然除了 Python 自身的特点，Python 还有强大的开发者工具。在数据科学领域，Python 有许多非常著名的工具库：比如科学计算工具 NumPy 和 Pandas 库，深度学习工具 Keras 和 TensorFlow，以及机器学习工具 Scikit-learn，使用率都非常高。

总之，如果你想在数据分析、机器学习等数据科学领域有所作为，那么掌握一项语言，尤其是 Python 语言的使用是非常有必要的，尤其是我们刚提到的这些工具，熟练掌握它们会让你事半功倍。

我们先来了解下如何安装和搭建 IDE 环境。

Python 的版本选择 Python 主要有两个版本：2.7.x 和 3.x。两个版本之间存在一些差异，但并不大，它们语法不一样的地方不到 10%。另一个事实就是：大部分 Python 库都同时支持 Python 2.7.x 和 3.x 版本。

虽然官方称 Python2.7 只维护到 2020 年，但是我想告诉你的是：千万不要忽视 Python2.7，它的寿命远不止到 2020 年，而且这两年 Python2.7 还是占据着 Python 版本的统治地位。

一份调查显示：在 2017 年的商业项目中 2.7 版本依然是主流，占到了 63.7%，即使这两年 Python3.x 版本使用的增速较快，但实际上 Python3.x 在 2008 年就已经有了。

那么你可能会问：这两个版本该如何选择呢？版本选择的标准就是看你的项目是否会依赖于 Python2.7 的包，如果有依赖的就只能使用 Python2.7，否则你可以用 Python 3.x 开始全新的项目。

Python IDE 推荐 确定了版本问题后，怎么选择 Python IDE 呢？有众多优秀的选择，这里推荐几款。

PyCharm 这是一个跨平台的 Python 开发工具，可以帮助用户在使用 Python 时提升效率，比如：调试、语法高亮、代码跳转、自动完成、智能提示等。

Sublime Text SublimeText 是个著名的编辑器，Sublime Text3 基本上可以 1 秒即启动，反应速度很快。同时它对 Python 的支持也很到位，具有代码高亮、语法提示、自动完成等功能。

Vim Vim 是一个简洁、高效的工具，速度很快，可以做任何事，从来不崩溃。不过 Vim 相比于 Sublime Text 上手有一定难度，配置起来有些麻烦。

Eclipse+PyDev 习惯使用 Java 的人一定对 Eclipse 这个 IDE 不陌生，那么使用 Eclipse+PyDev 插件会是一个很好的选择，这样熟悉 Eclipse 的开发者可以轻易上手。

如果上面这些 IDE 你之前都没有怎么用过，那么推荐你使用 Sublime Text，上手简单，反应速度快。Python 基础语法 环境配置好后，我们就来快速学习几个 Python 必会的基础语法。我假设你是 Python 零基础，但已经有一些其他编程语言的基础。下面我们一一来看。