3、可扩展性的第一步：Python环境搭建与Jupyter使用指南

可扩展性的第一步：Python环境搭建与Jupyter使用指南

1. 安装Python

1.1 Python的优势

Python是一种开源、面向对象、跨平台的编程语言。与C/C++和Java等直接竞争对手相比，它能生成非常简洁易读的代码。无论你使用何种语言开发应用程序，Python都能让你轻松获取数据、构建模型，并提取生产环境中进行预测所需的正确参数。它还能让你在短时间内构建一个可用的软件原型，并在未来进行测试、维护和扩展。由于有大量可用的包，它成为了数据科学家工具箱中最常用的语言，能轻松快速地帮助解决各种常见和小众问题。

1.2 安装步骤

如果你从未使用过Python，需要从项目的主网站（https://www.python.org/downloads/ ，注意使用版本3）下载安装程序，然后在本地机器上安装。这种逐步安装方式能让你完全控制机器上安装的内容，对将Python用作原型和生产语言很有用，还能帮助跟踪所使用包的版本，但比较耗时费力。

如果你想立即开始，不想过多控制安装过程，可以选择安装现成的科学发行版，它能减轻安装负担，节省时间，但会一次性在计算机上安装大量可能用不到的包。

1.3 安装测试

Python是跨平台编程语言，Windows和Linux/Unix类操作系统都有对应的安装程序。部分Linux发行版（如Ubuntu）的仓库中已预装Python 2，使安装更简单。
安装后，可按以下步骤测试：
1. 打开Python shell，在终端中输入python，或点击Python图标。
2. 在Python交互式shell或其标准IDE提供的Read-