1.3 Python开发环境

Python编辑器众多，除了Python自带的IDLE之外，还有notepad++、Eclipse+pydev、Ulipad、Vim和emacs等。其中，Linux下的Eclipse with PyDev和Windows下的PyCharm功能较为强大，以及Anaconda应用较为广泛。

1.3.1 IDLE

IDLE作为Python安装后内置的集成开发工具，包括能够利用颜色突出显示语法的编辑器、调试工具、Python Shell，以及完整的Python 3在线文档集。

Python的IDLE具有命令行和图形用户界面两种方式，选择“开始”菜单→“所有程序”→“Python 3.6”→“IDLE（PythonGUI）”来启动IDLE，直接进入命令行交互式执行Python语句，如图1-5所示。命令行交互式执行方便快捷，但必须逐条输入语句，不能重复执行，适合测试少量的Python代码，不适合复杂的程序设计。

Python的IDLE的图形用户界面模式，如图1-6所示。

1.3.2 PyCharm

PyCharm具有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率的工具，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。此外，PyCharm提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。下载PyCharm双击安装，如图1-7所示。

安装结束，运行PyCharm，如图1-8所示。

下一步，可以选择免费试用30天，如图1-9所示。

单击Create New Project，输入项目名、路径、选择Python解释器。如果没有出现Python解释器，如图1-10所示。

选择Python解释器版本为python-3.6.0.msi。启动PyCharm，创建Python文件，如图1-11所示。

1.3.3 Anaconda

Anaconda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，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及，本书重点介绍Anaconda，所有程序均在Anaconda下调试与运行。Anaconda具有如下特点。

● 提供包管理。使用Conda和pip安装、更新、卸载第三方工具包简单方便，不需要考虑版本等问题。

● 关注于数据科学相关的工具包。Anaconda集成了如NumPy、SciPy、pandas等数据分析的各类第三方包。

● 提供虚拟环境管理。在Conda中可以建立多个虚拟环境，为不同的Python版本项目建立不同的运行环境，从而解决了Python多版本并存的问题。

Anaconda安装步骤如下。

在Anaconda的官网地址：https://www.anaconda.com/download/上，根据计算机的操作系统是32位还是64位选择对应的版本下载，如图1-12所示。

根据计算机的操作系统选择Python版本，如图1-13所示。

单击下载Python 3.6 version，如图1-14所示。

下载Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe，大约500MB。

注意：如果是Windows 10系统，注意在安装Anaconda软件的时候，右击“安装软件”→选择“以管理员的身份运行”。

选择安装路径，例如C:\Anaconda3，如图1-15所示，程序运行结果如图1-16所示。

Anaconda包含如下应用，如图1-17所示。

● Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形用户界面，后续涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手工实现。

● Anaconda Prompt：Python的交互式运行环境。

● Jupyter Notebook：基于Web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。

● Spyder：一个使用Python语言、跨平台的、科学运算集成开发环境。相对于PyDev、PyCharm、PTVS等Python编辑器，Spyder对内存的需求小很多。

下面，进行Anaconda的环境变量配置。在Anaconda Prompt中出现类似于cmd的窗口。输入：conda--version，运行效果如图1-18所示。

在Anaconda Prompt中，输入如下命令：conda create-n env_name package_names

其中，env_name是设置环境的名称（-n是指该命令后面的env_name是创建环境的名称），package_names是安装在创建环境中的包名称。

运行效果如图1-19所示。

在Anaconda Prompt中，使用conda list查看环境中默认安装的几个包，如图1-20所示。

在Anaconda下，Python的编辑和执行有交互式编程、脚本式编程和Spyder三种运行方式。

方式1：交互式编程

交互式编程是指在编辑完一行代码，按〈Enter〉键后会立即执行并显示运行结果。在test_py3环境输入Python命令按〈Enter〉键后，出现>>>，进入交互提示模式，如图1-21所示。

在>>>之后，输入Python语言的各种命令。例如，输入print（'Hello world!'）命令，如图1-22所示。

方式2：脚本式编程

Python和其他脚本语言如Java、R、Perl等编程语言一样，可以直接在命令行里运行脚本程序。首先，在D:\目录下创建Hello.py文件，内容如图1-23所示。其次，进入test_py3环境后，输入Python d:\Hello.py命令，运行结果如图1-24所示。

方式3：Spyder

Spyder是Python的集成开发环境，如图1-25所示。