安利 Anaconda，Python 开发者必备 IDE
为什么推荐Anaconda？如果你苦于给python安装各种包，安装过程中还各种出错。那么我墙裂推荐你！Anaconda可以帮助你管理这些包，包括安装，卸载，更新。Anaconda附带一大批常用数据科学包，如：conda，python等150多个学科包以及依赖项，你可以立即开始处理数据。还有一个好处就是：如果你的项目是python2，新项目是python3，你无需同时安装两个版本python，Anaconda会帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。Anaconda的安装版
为什么推荐 Anaconda？
如果你苦于给 python 安装各种包，安装过程中还各种出错。那么我墙裂推荐你！Anaconda 可以帮助你管理这些包，包括安装，卸载，更新。Anaconda 附带一大批常用数据科学包，如：conda，python 等 150 多个学科包以及依赖项，你可以立即开始处理数据。还有一个好处就是：如果你的项目是 python 2，新项目是 python 3，你无需同时安装两个版本 python，Anaconda 会帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。Anaconda 的安装
版本选择？2.7 还是 3.6，好难抉择！由于 Python 有 2 和 3 两个版本，因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版，即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受，同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中，因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发，调试。
如何在系统中同时共存 Python2 和 Python3 是开发者不得不面对的问题，一个利好的消息是，Anaconda 能完美解决Python2 和 Python3 的共存问题。
conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的命令行工具，是 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中，因此可直接在命令行窗口运行 conda 命令。
如果你熟悉 virtualenv，那么上手 conda 非常容易，不熟悉 virtulenv 的也没关系，它提供的命令就几个，非常简单。我们可以利用 conda 的虚拟环境管理功能在 Python2 和 Python3 之间自由切换。
多版本切换
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 基于 python3.6 创建一个名为 test_py3 的环境conda create --name test_py3 python=3.6 # 基于 python2.7 创建一个名为 test_py2 的环境conda create --name test_py2 python=2.7# 激活 test 环境activate test_py2 # windowssource activate test_py2 # linux/mac# 切换到python3activate test_py3更多命令，可查看帮助 conda -h
快速安装Anaconda 可用于多个平台（ Windows、Mac OS X 和 Linux）。
官网地址：https://www.continuum.io/downloads。官网下载需要访问外国网站。 没有墙的宝宝们我给你们准备了镜像网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。
选择合适自己的版本下载，建议下载 python 3。
下载好以后你只需要傻瓜式的安装即可，最后，在终端输入 python 看到出现如图所示就代表安装成功了。
第一个 Python 代码
启动 Anaconda 之后，你会看到这样的界面，我推荐使用 jupyter notebook 编写，点击 launch。
jupyter notebook 打开的是一个网址形式的界面，点击右上角的 new 创建第一个 python 文件吧。
jupyter 支持很多种文本格式，code，markdown，Raw NBConvert，Heading。
常用的就是 code 和 markdown了，你可以同时在一个 python 文件中写 code 和 md。你也可以直接用 jupyter 打开。
经过几天的学习，我已经写了部分 python 的入门博客和代码，在 github 上，你更是可以直接将 代码打开运行在 Anaconda 上。图示中的 .ipynb 文件就是 jupter 文件的扩展名，你可以直接运行，也可以编辑。欢迎 follow 和 star。
https://github.com/angelOnly/python_learning_note
Spyder VS PyCharm
借助网友们的推荐和建议，有如下说法。
相比较而言，pycharm 用起来更便捷，虽然 spyder 中所有的变量也都能显示，方便调试，里边还有 ipython notebook，但是很细节的一些代码还是 pycharm 更便捷一些。
强烈推荐 anaconda+pycharm 组合，因为 anaconda 安装的时候已经默认为你安装了一大堆做数据分析常用的包，所以，直接在 pycharm 中把默认解释器改为 anaconda 中的 python 即可。
另外，只是针对数据分析与机器学习，anaconda 用起来更方便一些，对于 python 的其他用途，比如爬虫、web开发，pycharm 更好一些。针对大型的 web 框架修改调试，还是需要个大型 IDE。
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