搭建高效Python开发环境！

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前言

“工欲善其事，必先利其器”，这里我们来搭建一套高效的 Python 开发环境，为后续的数据分析做准备。

关于高效作业，对于需要编写 Python 代码进行数据分析的工作而言，主要涉及两个方面。

1. 一款具备强大的自动完成和错误提示的开发工具

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Python 丰富的函数库和组件库是这门语言强大的核心原因，但我们不可能去记忆所有的方法名和参数名，往往只能记住一些常用的或者某个方法开头的几个字母。这个时候一个好的开发工具就需要能聪明地“猜”出你想输入的代码，并给出候选列表方便你选择（类似于输入法的字词提示功能）。

另外，当你输入错误的时候，这个工具能够提示你具体是哪里错了，建议改成什么，从而大幅提升编写效率。在别人还在查到底是哪个单词拼错了导致代码跑不起来的时候，你已经写完一个完整的模块了。

2. 掌握快捷键

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Python 数据分析需要边写边看结果，甚至每写两行代码就需要点击运行、新建文本段落、代码段落等操作。所以熟练地掌握快捷键，可以使绝大多数的操作都不需要鼠标，手不用离开键盘就能完成，起到事半功倍的效果。

整个配置过程相比传统的环境安装稍微多了几步，不过并不复杂，只需要跟着一步一步操作就可以。

搭建环境的版本说明如下： Anaconda3.0

VS Code 1.51.1

实际并无太多版本限制，你安装最新版即可。

第一步、数据科学增强版的 Python 环境：Anaconda

Anaconda 是一个 Python 数据科学工具包，里面包含了 Python 做数据计算最常用的库和工具，属于必装软件。目前它已经非常成熟，并且整套 Anaconda 可以免费提供给个人使用。

1. 用浏览器访问 Anaconda 的个人版页面：www.anaconda.com/products/in… ，点击 Download，页面会自动跳转到具体的下载页面：

2. 根据自己的设备类型 （Mac/Windows），选择合适的安装包版本。 无论 Windows 还是 Mac， 都选择 Graphical Installer，它代表图形化的安装器，之后更易于使用。

3. 下载之后双击安装包进行安装（如图所示），直接点击 Next。

4. 接下来就是使用协议界面，点击 I Agree，代表同意使用协议。

5. 之后连续 Next，可以看到选择安装位置的界面，如果没有特殊的需求，直接默认位置就好，继续点击 Next。

6. 最后一个配置界面是高级选项，不用更改，直接点击 Install，等待 2~3 分钟之后，即可完成安装。

安装完毕之后，可以从程序中找到 Anaconda Navigator，点击打开就可以看到整套 Anaconda3 的所有工具（如下图所示）：