新手如何搭建Python学习环境

1、搞明白Python是什么？（熟悉一门编程语言及以上的同学请跳过本条）

Python是一门编程语言，学过C语言的同学可能稍有了解。C语言是面向过程类的语言，其功能的实现是调用简单或复杂函数完成结果的输出，C++语言是面向对象的语言，其功能实现是利用了模块化的思想，利用类及方法来完成结果的输出。而Python则既可以面向对象也可以面向过程，体现在函数 类 方法等不同的调用过程以及其方便的脚本化操作。

2、我为什么要学Python？

就我本人而言，学习Python是为了进行数据分析以及一定程度的深度学习，Python是一种非常方便的脚本化的语言，什么是脚本化？大致可以理解为我仅仅可以利用控制台（windows下）或者终端（Linux下）进行程序的编写运行等。非常适合快速方便的上手。

3、Python装什么开发环境？

如果大家有一点点的编程知识，就应该知道一门语言应该都有他专门的集成开发环境，比如学习C语言我们可能开始用的是VC++，或者VS（Visual Studio）,当然，学习Python也需要特定的环境，这里我将环境分为三类，大致适合三类不同的学习人员。

第一类：想彻底学习和掌握Python语言的人：
建议装IDLE（一个纯 Python 下自带的简洁的集成开发环境(IDE)），该如何安装呢？很简单，大家去Python官网下载Python3.xx，安装即可（Windows系统下）。假如你想今后以这个当工作，我建议除了安装Windows下的python，你还需要去安装Ubuntu（基于Linux内核的一种操作系统），其自带Python，这里推荐新手采用虚拟机安装的方法（一般分配20G左右的空间即可）。双系统安装较为麻烦，不推荐新手尝试。

缺点：没有集成外部库，我们必须使用pip安装所需要的外部库，新手安装稍繁琐，可以去搜索如何安装python库，建议使用操作台命令直接下载安装。

第二类：只想学习特定的解决方案，例如数据分析、深度学习等。
推荐大家安装Anaconda，其内部集成了Spyder（和其他的Python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，可以很方便地观察和修改数组的值。），Spyder集成非常多的外部库，对于新手来说可以直接运行很多代码，省掉再去安装库的步骤。很强大，非常方便。安装很简单，在Windows系统下去官网下载安装即可。（下载安装Anaconda）
优点：集成多数常用库

第三类：想当程序员，或者想从事大型工程项目的人：
推荐安装PyCharm（一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，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，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。）这个环境的特点是基于项目的集成环境，有点像微软的Visual Studio。同样的在设置里可以直接下载安装需要的库，也非常方便。Windows系统下去官网下载安装即可。（下载安装PyCharm）

4、为什么深度学习要用Python？

Python是一个简单、易读、易记的编程语言，而且是开源的，可以免 费地自由使用。Python可以用类似英语的语法编写程序，编译起来也不费 力，因此我们可以很轻松地使用Python。特别是对首次接触编程的人士来说， Python是最合适不过的语言。事实上，很多高校和大专院校的计算机课程 均采用Python作为入门语言。 此外，使用Python不仅可以写出可读性高的代码，还可以写出性能高（处 理速度快）的代码。在需要处理大规模数据或者要求快速响应的情况下，使 用Python可以稳妥地完成。因此，Python不仅受到初学者的喜爱，同时也 受到专业人士的喜爱。实际上，Google、Microsoft、Facebook等战斗在IT 行业最前沿的企业也经常使用Python。

再者，在科学领域，特别是在机器学习、数据科学领域，Python也被 大量使用。Python除了高性能之外，凭借着NumPy、SciPy等优秀的数 值计算、统计分析库，在数据科学领域占有不可动摇的地位。深度学习的 框架中也有很多使用Python的场景，比如Caffe、TensorFlow、Chainer、 Theano等著名的深度学习框架都提供了Python接口。因此，学习Python 对使用深度学习框架大有益处。

综上，Python是最适合数据科学领域的编程语言。而且，Python具有 受众广的优秀品质，从初学者到专业人士都在使用。
（本小节摘抄于《深度学习入门 基于Python的理论与实现》）