Python作为计算机的高级编程语言，在生信的应用中非常常见。
本文是为了记录生信小白Python学习的历程。
首先了解一下ipython，这个“i”指的是“interactive”的意思。相对于Python IDE来说，ipython的交互性更强，比如支持自动补齐，自动缩进，以及包含了一些以“%”开头的魔术命令符。其实和R与R studio的关系相似，后者作为前者的编译器，让用户的体验感更好。
ipython的下载推荐通过Anaconda来下载，里面包含了一系列数据分析相关的包，比如Numpy，pandas。除了可以管理python相关包之外， 还可以管理其他语言的开发环境，比如R studio。更绝的是，有些包需要python2，有些依赖于python3，而anaconda能够同时兼容这两个环境。
anaconda的下载请前往Anaconda | Individual Edition，安装的流程就跟平常所安装的软件差异不大，具体的安装信息参考Anaconda下载和安装指南（超全） - 知乎 (zhihu.com)
anaconda安装成功后，点击开始菜单里的anaconda文件夹，第一个Anaconda Navigator。Navigator页面有一些可用的例如Jupyter notebook，R studio，spyder等等一些常用的编译器，以及一些使用手册，也可以增加一些环境变量。
常见的魔术操作符如下
%run script.py #运行脚本
%time statement #计算某条语句运行的时间
%hist #显示历史的命令，当然也可以在图形界面的历史窗口查看
%hist -f filename.py #保存历史记录，并输出文件
%quickeref #显示ipython的快速参考
%magic #显示所有魔术命令的详细文档
%debug #从最新的异常跟踪的底部进入交互式调试器
%pdb #在异常发生后自动进入调试器
%reset #删除interactive 命名空间中的全部变量
%prun statement #通过cProfile执行对statement的逐行性能分析
%timeit statement #多次测试statement的执行时间并计算平均值
%dhist #显示历史目录，用cd -n可以直接跳转
%who %who_ls %whos #显示interactive命名空间中定义的变量，信息级别/冗余度可变
%xdel variable #删除variable，并尝试清除其在ipython中的对象上的一切引用
%bookmark #使用ipython的目录书签系统
%cd directory #切换工作目录
%pwd #显示当前的工作目录
%env #返回当前系统变量
jupyter notebook是基于网页版的编译器，便于代码的分享和导出。
jupyter从本地进入默认的位置是http://localhost:8888/tree/
本次分享的python学习主要使用的是spyder，原因是spyder的界面与R studio的界面非常相似，spyder的工具选项可以设置语言偏好，界面偏好，以及工作目录的偏好等。查看选项的窗口布局可以选择不同的布局形式。
