《Python环境配置｜Python技能树》

作者介绍：目前就职于电商数据分析师，日常工作以爬虫和DBA数据库管理为主，业务场景模型搭建为辅！自16年至今一直从事数据相关工作，从最初的表哥到现在的大数据、数据挖掘、机器学习，一直不断成长！日常活跃于CSDN,后续本号也会慢慢活跃起来！谢谢大家支持！ Solgan: 科技成就商业未来 CSDN：https://blog.csdn.net/qq_35866846

数据井喷的时代，数据分析不再是神台之上的专业技能，各行各业各个岗位都对求职者做出了更高的数据技能的要求，因此准备做个系列分享，从ESP(Excel,SQL,Python)的基础技能应用，到一些业务场景案例分析！记录下自己的成长轨迹，也希望可以帮助到更多的同学。毕竟是操作型教程，为便于学习，后续有计划开通视频版进行同步更新！

一、开始之前先解释两个名词

解释器：

Interpreter，又译为直译器，是一种电脑程序能够把高级编程语言一行一行直接转译运行。解释器不会一次把整个程序转译出来，只像一位“中间人”，每次运行程序时都要先转成另一种语言再作运行，因此解释器的程序运行速度比较缓慢。它每转译一行程序叙述就立刻运行，然后再转译下一行，再运行，如此不停地进行下去。

可以简单理解为就是python客户端，你要把你的代码跑起来就要用到客户端，就像使用QQ要下载安装QQ，使用微信要下载安装微信一样

下载地址：Python官网

下载对应版本，正常安装软件无脑下一步即可，本文系列（计划是个系列教程，更新尽量稳定吧）主要使用jupyter,后文会单独介绍Anaconda的安装步骤，anaconda已经集成了python解释器，所以这个不需要下载安装，有兴趣的可以自己看下

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。

把代码比喻成文档，IDE就是编辑文档的word,虽然我们在对话框也可以编辑文字发给别人，但文字过长（比如一篇文章）还是编辑成word毕竟方便阅读，分段、目录、页码、图例等等让别人一目了然，便于阅读。我们写的代码其实本质上就是给解释器阅读的文档，文档的排版就是语法，IDE就是辅助我们排版的工具。

所以cmd 命令行直接调用python解释器也可以运行得到结果，但是要进行项目型的代码逻辑梳理和编写没有人在cmd里直接写的吧！

主流IDE：

Jupyter notebook、Pycharm、VScode等

本教程主要使用 Jupyter notebook,Pycharm补充、VScode自己研究，当然还要其他的IDE,再此不一一介绍了，市面上教程主要使用不会出这三种，主流是pycharm，鉴于本博主个人习惯主要采用jupyter,给自己挖个坑吧，后面专门介绍下我为什么这么喜欢jupyter，对比Pycharm有什么优势！