1.2　常用代码开发工具

Python数据分析的常用代码开发工具有Spyder、JupyterLab和PyCharm。由于本书介绍的是数据可视化，经常需要展示一些图表，相对而言，个人认为JupyterLab这个开发工具比较合适。本节我们会逐一介绍上述3个代码开发工具，读者根据自己的喜好选择其一即可。

1.2.1　简单易用的Spyder

安装Anaconda后，默认会安装Spyder工具，因此不需要再单独安装。Spyder是Python的作者为它开发的一个简单的集成开发环境，与其他的开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以方便地观察和修改数组的值。

Anaconda安装成功后，默认会将Spyder的启动程序添加到环境变量中，可以通过单击计算机的“开始”按钮，再单击其快捷方式启动Spyder，也可以在命令提示符中输入spyder命令启动Spyder，如图1-5所示。

Spyder界面由多个窗格构成，包括Editor、Console、Variable explorer、File explorer、Help等，用户可以根据自己的喜好调整它们的位置和大小，如图1-6所示。

高效使用Spyder窗格可以方便我们进行Python代码的开发。表1-1中列出了Spyder的主要窗格及其作用。

在使用Spyder进行代码开发时，需要在Editor窗格的空白区域编写代码，例如print（"Hello Python!"），编写完毕后，可以通过工具栏上的运行按钮运行程序，也可以按快捷键F5，我们可以在Spyder界面右下方的Console窗格中看到结果或报错信息等，如图1-7所示。

快捷键可以方便我们进行代码的开发和测试，Spyder的常用快捷键如表1-2所示。此外，可以通过Tools→Preferences→Keyboard Shortcut查看所有快捷键。

1.2.2　功能强大的JupyterLab

JupyterLab是Jupyter Notebook的新一代产品，它集成了更多功能，是使用Python（R、Julia、Node等其他语言的内核）进行代码演示、数据分析、数据可视化等很好的工具，对Python的愈加流行和在AI领域的领导地位有很大的推动作用，它是本书默认使用的代码开发工具。

安装Anaconda后，默认安装JupyterLab工具，启动JupyterLab的方法比较简单，只需要在命令提示符中输入jupyter lab命令即可。JupyterLab程序启动后，浏览器会自动打开编程窗口，默认地址是http://localhost:8888。

可以看出，JupyterLab页面左边是存放笔记本的工作路径，右边就是我们需要创建的笔记本类型，包括Notebook和Console，还可以创建Text File、Markdown File、Show Contextual Help等其他类型的文件，如图1-8所示。

我们可以对JupyterLab的参数进行修改，如对远程访问、工作路径等进行设置，配置文件位于C盘系统用户名下的.jupyter文件夹中，文件名称为jupyter_notebook_config.py。

如果配置文件不存在，就需要自行创建，单击图1-8中的Other选项下的Terminal，使用jupyter notebook --generate-config命令即可生成配置文件，并且会显示出文件的存储路径及名称，如图1-9所示。

JupyterLab提供了一个命令来设置密码：jupyter notebook password，生成的密码存储在jupyter_notebook_config.json文件中，下方将会显示文件的路径及名称，如图1-10所示。

如果需要允许远程登录，还需要在jupyter_notebook_config.py中找到下面几行代码，取消注释并根据项目的实际情况进行修改，修改后的配置如下：

     c.NotebookApp.ip = '*'
     c.NotebookApp.open_browser = False
     c.NotebookApp.port = 8888

如果需要修改JupyterLab的默认工作路径，需要找到下面的代码，取消注释并根据项目的实际情况进行修改，本书修改后的配置如下：

     c.NotebookApp.notebook_dir = u'D:\\Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战'

待需要配置的参数都修改完毕后，需要重新启动JupyterLab才能生效，启动后首先需要我们输入刚刚配置的密码，如图1-11所示。

输入密码后，单击Log in按钮，在新的编程窗口中，左边的工作路径会发生变化，现在呈现的就是D盘的“Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战”文件夹。

1.2.3　高效流行的PyCharm

PyCharm是一个比较常见的Python代码开发工具，可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率，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、版本控制等。

在开始安装PyCharm之前，需要确保计算机上已经安装了Java 1.8以上的版本，并且已配置好环境变量。安装PyCharm后，还需要配置其代码开发环境，首次启动PyCharm，会弹出配置窗口，如图1-12所示。

如果之前使用过PyCharm并有相关的配置文件，则在此处选中Config or installation folder单选按钮；如果没有使用过PyCharm，保持默认设置，即选中Do not import settings单选按钮，然后单击OK按钮。在同意用户使用协议页面，勾选确认同意选项，并单击Continue按钮，如图1-13所示。

确定是否需要进行数据共享，可以直接单击Don't send按钮，如图1-14所示。选择主题，左边为黑色主题，右边为白色主题，根据需要选择即可，这里我们选择Light类型，并单击Next:Featured plugins按钮继续后面的插件配置，如图1-15所示。

PyCharm设置完成后，单击Create New Project选项，就可以开始创建一个新的Python项目。在New Project页面，在Location中设置项目路径并选择解释器。注意，这里默认使用Python的虚拟环境，即第一个New environment using选项，再单击Create按钮，如图1-16所示。

如果不使用虚拟环境，一定要修改，则需要选择第二个Existing interpreter选项，然后选择需要添加的解释器，再单击Create按钮，如图1-17所示。在弹出的PyCharm欢迎页面，取消勾选Show tips on startup复选框，不用每次都打开欢迎界面，单击Close按钮，退出使用指导过程。

创建Python文件，在项目名称的位置右击，依次选择New→Python File，输入文件名称Hello，并按Enter键即可，如图1-18所示。

在文件中输入代码：print（"Hello Python!"）；，然后在文件中的任意空白位置右击，选择Run'Hello'选项，在界面的下方显示Python代码的运行结果，如图1-19所示。