环境及工具准备

Python

Python 是一种解释型的、面向对象的、移植性强的高级程序设计语言。

开发者：吉多·范罗苏姆

  • 解释型：不需要编译成二进制代码，可以直接从源码运行
  • 面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程
  • 可移植性：由于它的开源本质，可以在不同的平台开发
  • 高层语言：无须考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节
  • 官网：www.python.org/

优点

  • 简单易学
  • 开发效率高
  • 高级语言
  • 可移植性
  • 可扩展性
  • 可嵌入性

缺点

  • 速度慢
  • 代码不能加密

工具

Anaconda

Anaconda 是一个方便的 python 包管理和环境管理软件

  • 支持 Linux、Mac、Windows
  • 可以很方便的解决多版本 python 并存、切换以及各种第三方包安装问题

特点

  • 跨平台、同时实现包管理、环境管理的功能
  • 使用方便、环境部署步骤简单
  • 官方网站：www.anaconda.com/

Jupyter notebook

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，允许开发者方便的创建和共享代码文档。

  • 可以实时写代码、运行代码、查看结果，并可视化数据

特点

  • 允许把代码写入独立的 cell 中，然后单独运行。用户可以在测试项目时单独测试特定代码块，无需从头开始执行代码
  • 基于 web 框架进行交互开发，非常方便。
  • 官方网站：https://jupyter.org/

基础工具包

pandas

一个强大的分析结构化数据的工具集，可用于快速实现数据导入导出、索引。

官网：www.pypandas.cn/

matplotlib

Python 基础绘图库，几行代码即可生成绘图，直方图、条形图、散点图等。

官网：www.matplotlib.org.cn/

Numpy

使用 Python 进行科学计算的基础软件包。

核心：基于 N 维数组对象 ndarray 的数组运算。

官网：www.numpy.org.cn/