墙裂推荐 Anaconda | 安利 Python IDE

一、为什么安装 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。

总之，安装 Anaconda 会让你省下大量时间下载和安装模块包，处理项目环境问题。

让你更加愉快的编写代码。

二、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

# 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  # windows
source activate test_py2 # linux/mac
# 切换到python3
activate test_py3
复制代码

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：www.continuum.io/downloads。官网下载需要科学上网，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。

三、编写第一个 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 Anacoda 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

四、spyder 与 pycharm 的比较

spyder 是 anaconda 自带一款编辑器

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。

好书推荐

代码整洁之道

作为一个程序员，写代码只是其中的一小部分，每天做得最多的还是维护，如何让你的团队们都能轻松阅读你的代码，如何让代码变得高效，这本书很适合你。

豆瓣简介

干净的代码，既在质量上较为可靠，也为后期维护、升级奠定了良好基础。作为编程领域的佼佼者，本书作者给出了一系列行之有效的整洁代码操作实践。这些实践在本书中体现为一条条规则（或称“启示”），并辅以来自现实项目的正、反两面的范例。只要遵循这些规则，就能编写出干净的代码，从而有效提升代码质量。

本书阅读对象为一切有志于改善代码质量的程序员及技术经理。书中介绍的规则均来自作者多年的实践经验，涵盖从命名到重构的多个编程方面，虽为一“家”之言，然诚有可资借鉴的价值。

《如何高效学习:1年完成麻省理工4年33门课程的整体性学习法》

读这本书是因为我意识到学习真的是有技巧的，整体性学习法里面讲述了一些巧妙的方法帮助我们记忆，特别是有名的费曼技巧，前期可能学习会放慢速度，但是后期对你帮助特别大，因为用了费曼技巧你基本不会忘记你学过的知识，这其实是另一种高效率，想要了解更多，还是自己看书吧。

豆瓣简介

一位因为快速学习而成名的神奇小子，他应用自己发明的学习方法，完成了 10 天搞定线性代数，1 年学习 4 年MIT 课程的“不可能任务”。本书就是对他学习方法的全面介绍，其中包括整体性学习策略的核心思想和具体技术，详细介绍了快速阅读法、流笔记法、比喻法、内在化等七大方法，并为高效学习提供了从生活到时间管理的整体解决方案。跟随作者，你也将成为高效学习的超级学霸。

想要书籍的请在后台留言【180726】获取这两本书的 PDF 版，我相信如果读了我简书的文章，应该会对你有所感悟，我会尽量推荐自己读过的好书。