讲在开头，写这篇文章是，我从零开始学Python大概一年的时间，水平有限，肯定有不少疏漏与错误，还望各位多多指点，希望过往的经验可以帮到大家，欢迎各位留言，大家一起讨论交流，共同进步
选Python的理由
- 语言更像人的逻辑思维，即编程写了什么就是心里想的什么(易上手)
- 有庞大的功能库(modules)，可拓展性十分强大
常用的库
- pandas：整理数据框结构(DataFrame)数据的神器(可以简单理解为Excel)
- numpy：一个运行速度非常快的数学库(用于各种数学科学计算)
- Matplotlib: 绘图，与pandas和numpy结合可以代替R或matlab
- scrapy：爬虫(爬取网站数据、提取结构性数据)
- tensorflow：机械学习
- biopython：为生物信息学开发的一个功能库
今后会慢慢更新学习这些内容的笔记，熟练这些基本就可以了
anaconda 安装
- 作为一名新手，强烈推荐用anaconda对Python进行管理(安装了anaconda会自动安装Python，还可以安装R)
- 使用 spyder 或者 jupyter notebook 进行交互性编程(安装了anaconda会自带)
- 水平高的可以尝试适用pycharm(以后有空再试探一下，之前摸过觉得比较麻烦)
anaconda 管理最方便的一点就是，当你需要下载某个模块，某个库，某个软件时，可以一口气帮你把所有依赖的其他模块、库、软件全部下载并安装好，加载到环境变量，也就是，你确认安装，就可以直接使用了。而且不止是Python的模块，只要anaconda数据库里面有的所有软件，安装包，脚本、程序等，都可以通过anaconda来安装并进行管理
- 在Linux系统上安装大概的过程是：
下载→解压→设置(configure)→编译(make)- 但这只是安装好了一个模块，很多时候，这个模块又依赖于其他模块，于是又报错，你又要上网搜，下载，一次一次重复上述过程
- 而且很多时候安装需要管理员权限(root权限)，而你没有；很多软件默认安装在根目录，很不便于管理
如果你用 anaconda，安装软件会成为一句话的事情(能在anaconda cloud 搜到的软件)，如果没有，还是得回到 Linux 一步一步安装。
如何利用anaconda下载并安装对应的(模块、库、软件)放在文末，我们先来看看怎么下载和安装anaconda，以及spyder 的使用 (python 的集成可视化编程窗口)
安装方法
- 百度/谷歌 “anaconda”
- 进入官网 Anaconda: Home
- download符合你计算机的版本(建议安装Python3.0+)
我的电脑室MacBook，所以选择macOS
- 实际上“anaconda”是一个集成的管理器，不仅是Python，R，VS Code 都可以用anaconda进行安装和管理。编者习惯用spyder(一款用于Python编程的界面友好IDE)?
什么是IDE? IDE是集成的开发环境Integrated Development Environment：简单的说，就是你可以在编写代码的同时，随时运行代码，测试代码是否符合你的预期要求。(别问，反正很好用就就对了)
- mac用户可以通过启动anaconda navigator后点击spyder启动，也可以通过terminal (终端)中直接输入spyder，但要注意写代码过程中不要关闭anaconda navigator 或 terminal，不然spyder会强制退出(不会保存)。实际上，每次点“绿箭头”运行脚本，都会自动保存一次。(第一次运行时就让你选择保存的位置)。只有不作死，一般不会出问题。
什么？你不知道terminal是什么？百度吧，或者等我有空再写吧
window玩家就比较方便，安装好后，“开始菜单”里面就有spyder，直接打开就好
OK，现在就算配置好基本的Python编程环境
赶紧来试一下
完成python入门的仪式：输出“hello world”。(如图3所示）
a = "hello world"
print (a)
- 先给变量a赋值，赋值的内容就一个字符串“hello world”
- 然后通过 print() 函数输出到屏幕(在Python3中print是函数，必须加括号)
- 然后点击“绿色的箭头”。运行前，spyder会将脚本保存，第一次运行时，可以选择脚本保存的位置，以及给脚本命名，如图3，脚本的名字为“example0”
- 保存后脚本会自动运行，并在IPython console中输出本次运行的结果。如果程序运行无误，则出现“hello world”；否则就会报错(各种error以后再讲)，然后你就要愉快地debug啦
好啦，现在你已经有了编程的工具，也知道怎么编写脚本和测试脚本
下一篇文章会介绍Python的基本数据类型
后记
我觉得spyder的集成式开发环境就是更加的直观，更加有利于初学者理解脚本运行的原理。更重要的是，提供了快速的脚本测试，可以让我们更好更方便地进行尝试，不断地调整脚本以达到预期的效果。另外也在这里啰嗦一句，学习编程最好的办法就是实践，亲身敲代码并运行测试的感觉和光看书看教程的感觉是完全不一样的，所以一定要多练。
进阶
1. 如何设置spyder编辑器的模板？
点击preferences，进入后点击Editor，选advanced settings，最上面就是“edit templates for new modules”，点击进去设置好后。之后每次新建空白脚本时，都会在最前面加载你编写好的模板内容。
如我的：(根据自己喜好和需求制定)
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: Fa brother
@copyright: Fa brother
@date: %(date)s
@email: jialin.ye@outlook.com
@project: Learn Python
"""
2. spyder(Python)如何添加模块(modules)?
在用spyder运行Python脚本时，可能会由于缺少某些脚本依赖的模块(库)而报错
首先要明白，spyder是一个集合开发环境，是一个辅助，它的核心还是独立安装在别的地方的Python。
“原理这个东西一时半会讲不清楚，说个大概吧”
打个比方的话就是，你想喝奶茶，那就要找奶茶店(模块modules)。所以你的百度地图(python解析器)就是搜最近的奶茶店(当前目录)，没有的话那就扩大范围(shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录)，还是找不到的话就去你回家必经之路看看(默认路径)。实在没办法了就会跟你说没有奶茶这个东西(报错)
之前所提到的pandas,numpy等，都是Python的模块
导入一个模块时，Python 解析器对模块位置的搜索顺序是：
- 当前的工作目录
- shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录
- 都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/
- 但由于我用的是anaconda来管理，Python位置是/anaconda3/bin/python (我anaconda直接装在根目录了)
- 如果你在网上直接下载了某个模块，但是不清楚你Python的模块库在哪？那可以用PYTHONPATH将当前的模块目录添加到shell的环境变量中，具体代码如下：(当然不推荐这么做，不利于管理)
set PYTHONPATH=/usr/local/lib/module1
或
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/module1 #(你解压后模块所在的目录)
## export需要放到shell的环境变量中，即linux: ~./bashrc | mac: ~/.bash_profile
好吧，好像有些朋友还不知道什么是环境变量
那行吧，安装了anaconda就是可以有最傻瓜式的操作
以下才是正文：
①.首先你要确认anaconda的库里面时候有你需要的模块/软件
(没有的话爱莫能助，1.挑战自己，按教程安装；2.换个软件)
确认的办法：
- 上网，百度/谷歌→“ :: Anaconda Cloud”→进入官网后直接搜想要模块/软件的名字→能搜出来就说明有这个软件，点进去就有安装说明
- 用anaconda navigator 的 environment(较推荐)。这个界面不仅可以让你直观的知道你的系统里面已经安装了哪些模块，还可以让你联网搜:: Anaconda Cloud里面的资源，但是睿智的读者想必已经发现，界面卡死了。这是因为anaconda官网在国外，所以这些管道(channels)都很慢很不稳定，因此可以考虑使用国内的一些镜像网站。
方法：直接点channel，选择add即可添加(前提是你要知道这个channel的名字或地址，包括镜像网站)，如“bwa”是一款生物信息学常用的核酸序列比对软件，所以要添加bioconda这个channel才能搜到。直接点“channel”，点“add”，输入bioconda确定即可。(错误会自动报错，再说)
- 苹果用户, terminal/iterm2 操作(会用终端的同学强烈推荐)。打开本地的终端后，输入
conda search bwa ##搜索channel里是否有bwa这个东西
conda install bwa ##确定有的话，可以跳过search直接安装
conda config -add bioconda ##添加新的channel：bioconda
conda config -add https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
#添加清华的国内镜像
##其他常用
conda list ##查看环境中所有已经安装的模块/软件/包
conda info ##查看当前anaconda的设置(有哪些channels)
#累了以后想到再补充
好啦，终于配置好啦，先用着吧，基本可以满足初学者的一切需求了
现在，大家可以愉悦地开始Python编程啦啦啦啦
