人生苦短，我用Python3和Anaconda
我相信，有很多童鞋跟我一样，原先是使用Java的，现在想转行从事数据科学工作。那么首先需要选择一门语言，“人生苦短，我用Python”，而且是直接选择Python3。毕竟Python3从2008年推出到现在已经10年了，目前已经发展到了3.6版本，而且据说很多工具包也都已经支持python3了。所以从入门的角度来说，不妨直接就用python3，遇到问题再说嘛。
至于Python这门语言的介绍，大家自行去问度娘或谷哥，我就不多废话了（其实我也只是略知一二，哈哈）。
由于语言是相通的，所以我们不需要从头开始学习Python，毕竟有些Java基础，不需要从变量、函数、数据结构等基础概念学起。难道我能说，我是不想每天都看到书封面那个可怕的动物吗？
我们的目的是快速入门数据科学，所以我选择直接跳过学习Python语言，把Python当做一个庞大的工具包来使用，用到什么不懂的再查资料。所以，当务之急，是先安装一个运行Python3的环境。
这里推荐使用Anaconda，好奇宝宝可能要问为什么选它了，第一，Anaconda是The most popular Python distribution for data science（官网介绍），Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了conda、Python等大量的科学包及其依赖项。第二，不要那么好奇，大家都使用的东西，你也照用不会错。
下载方式有两种：
1.直接到Anaconda官网下载，根据你机器的操作系统选择不同版本，比如选择Python3版本的Windows 64位的安装包。
2.由于某些你懂的原因，有时访问国外站点网络会神经。如果Anaconda官网下载比较慢呢，可以在清华大学开源软件镜像站下载，自行选择版本。
如何安装
这里只针对windows x64版本的安装进行说明。其实也很简单，就一步步安装呗。
选择安装的目录，然后就安装即可。
安装完成之后，会在开始菜单中看到这些集成套件。
组件简要介绍
Anaconda Navigator：一个桌面图形用户界面，它允许您启动应用程序并轻松管理conda工具包和环境，可以用界面管理代替命令行命令。
Anaconda Prompt：顾名思义，就是一个Anaconda终端，比如输入命令“python”可以进入python交互界面，输入“conda list”可以查看已安装的conda包和版本。
Jupyter Notebook：是一个交互式笔记本，本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文档，支持实时代码，数学方程，可视化和叙事文本。要想实现“左手程序员右手作家”，必须要借用这个文学式编程工具。
Spyder：是一个使用Python编程语言进行科学计算的集成开发环境。
使用Jupyter Notebook完成“Hello Python”的打印
在以后的数据分析或者数据科学实践，使用最多的一个工具应该就是Jupyter Notebook，我们简单介绍一下怎么使用这个工具。
直接打开Jupyter Notebook，或在Anaconda Prompt中输入命令“jupyter notebook”，就会启动jupyter notebook的web服务。
这时默认的浏览器会被调用打开并进入jupyter notebook的页面（http://localhost:8888/tree），某些情况下可能会无法自动打开浏览器，只需要把上图红色框的url（包含token值）复制到浏览器中打开即可。
然后在此主界面中点击右上方的“New”选项中的“Python3”，新建一个Python3的notebook，即可开始你的第一个项目。
在输入那里打下第一句代码print("Hello Python!")，然后点击上方的Run键或者按Shift+Enter运行，jupyter马上就给你打印输出了。可以修改Untitled1为这个notebook另起一个名字。
好了，至此你已经知道怎么使用jupyter notebook了，就是这么简单！
