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算法工程師
Python這幾年熱度逐漸上升，在很多高校Python也被列為通識課程，之所以如此受歡迎正是由于它的高效、簡潔、易用、強大的第三方庫等優(yōu)點。如今在web開發(fā)、人工智能、大數據等方便應用非常廣泛。不管你是否喜歡，不管怎么吐槽，如果想要從事人工智能，依然很難繞過Python，雖然這兩年julia、Go被炒得也很熱，但是在人工智能方面依然無法撼動Python的地位。

目錄
Python解釋器
IDE
pip代理
虛擬環(huán)境
Python解釋器
編程語言都會涉及編譯器或者解釋器，使用C/C++之類的編譯性語言編寫的程序，是需要從源文件轉換成計算機使用的機器語言，經過鏈接器鏈接之后形成了二進制的可執(zhí)行文件。運行該程序的時候，就可以把二進制程序從硬盤載入到內存中并運行。但是對于Python而言，python源碼不需要編譯成二進制代碼，它可以直接從源代碼運行程序。執(zhí)行Python就需要用到Python解釋器，按版本劃分，Python解釋系可以分為：

2.x
3.x
2.x版本目前已經不再進行維護，所以目前大多數項目都是使用3.x，我個人比較推薦用3.6.x版本，3.7.2是目前最新的版本，但是使用過程中會有這樣那樣的錯誤，會存在不兼容等問題，而3.5.x及以下的版本也存在一些問題：

前綴f格式化字符串在3.6.x之后才開始支持
安裝工具包時3.5.x安裝相關依賴容易失敗
安裝步驟：

下載解釋器

Python Releases for Windows
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www.python.org
圖標
雙擊安裝

記得勾選pip，這是Python的包管理工具，會經常用到
IDE
IDE(Integrated Development Environment, 集成開發(fā)環(huán)境)，目前Python的IDE有很多，vs code、eclipse、atom、anaconda、IDEA等等，我個人不太推薦使用上述這些IDE，當然如果十分喜歡這些IDE也可以。對于開發(fā)Python，我只推薦pycharm和jupyter notebook兩款。毋庸置疑，這是Python最強大的IDE。跳轉、關聯第三方庫、速度、集成度、debug等等，可以說pycharm在Python開發(fā)中大多數方面表現的都很優(yōu)秀，而vs code、eclipse、anaconda、atom只是在某一個或幾個方面表現還可以。首先vs code關聯第三方庫、函數提示等方面很慢、服務器下容易卡頓，eclipse需要額外配置Python插件，anaconda集成太多包，有很多是自己用不到的，太臃腫了，atom沒用過，不過也不感興趣，所以，我覺得使用這些IDE還不如配置一下vim。如果說不喜歡每種語言安裝一個IDE，喜歡像eclipse這樣支持不同語言的IDE，我支持使用IDEA，這和pycharm屬于同一家的產品，很多特性有共通之處。

pycharm優(yōu)點：

功能豐富
提示速度快
強大的書簽和跳轉功能
高效的debug
學生可以注冊免費使用專業(yè)版
…
pycharm安裝步驟：

下載pycharm

如果沒有購買專業(yè)版，可以下載社區(qū)版免費使用：

http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
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www.jetbrains.com
如果有學校的郵箱，可以注冊教育版，和專業(yè)版沒什么區(qū)別：

Download PyCharm Edu: Python IDE to Learn Programming by JetBrains
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www.jetbrains.com
圖標
進行安裝
雙擊可執(zhí)行文件、選擇安裝目錄進行安裝就行了。

配置解釋器

setting->Project->Project Interpreter

在紅框位置選擇上面安裝的Python解釋器

要檢查一下，因為Python默認是生成一個虛擬環(huán)境，使用虛擬環(huán)境中的解釋器
jupyter notebook優(yōu)點：

交互式調試
隨時切換Markdown和code，邊做筆記邊寫代碼
jupyter notebook安裝步驟：

打開cmd
用pip安裝
pip install jupyter notebook
pip代理
pip是Python的包管理工具，無論是自己再cmd、終端下安裝還是使用pycharm這些IDE安裝包，都會調用pip。

默認的代理是從pypi上下載并安裝包，速度會比較慢，所以需要配置一下pip的代理，這樣速度會得到大大的提升，如圖中所示，利用默認的下載速度之后幾百k，配置代理后可達到2.1M/s。

pip代理配置步驟：

創(chuàng)建pip文件夾

在個人目錄下創(chuàng)建一個pip的目錄，比如C:\Users\li，

創(chuàng)建代理文件

進入C:\Users\li\pip目錄，創(chuàng)建名為[pip.ini]的文件，打開把下面這段文字復制進去并保存：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
虛擬環(huán)境
Python和其它編程語言一樣，面臨一個移植問題，如果想把開發(fā)完成的一個項目一直到其他電腦、節(jié)點或者把項目打成docker鏡像，都需要對開發(fā)環(huán)境重新配置，需要重新安裝項目中使用到的第三方工具包，如果一個個比對著安裝必然會很麻煩，而我們用系統環(huán)境時pip安裝的包都被安裝進了Python路徑下site-packages里面，如果生成requirement.txt時也會把site-packages下的所有包都會包含進去，這就是為什么使用到虛擬環(huán)境的原因，能夠針對不同項目創(chuàng)建一個獨立的環(huán)境，這樣便于后期的移植。

Python虛擬環(huán)境管理工具主要有以下兩種：

virtualenv
pipenv
上述兩個工具都可以使用pip進行安裝：

pip install virtualenv
pip install pipenv
virtualenv和pipenv該怎么選擇？我覺得這根據個人喜好。

virtualenv更加悠久，老化一些，使用步驟如下：

創(chuàng)建虛擬環(huán)境
virtualenv test_env
激活虛擬環(huán)境
test_env\Scripts\activate
生成requirement
激活虛擬環(huán)境后就可以進入虛擬獨立的環(huán)境進行開發(fā)，如果開發(fā)完成之后想一直到另外一個系統：

pip freeze > requirement.txt
這樣就把虛擬環(huán)境里的包和版本讀取到requirement.txt里，如果想在另一個系統配置安裝這些包可以使用pip：

pip install -r requirement.txt
pipenv更加強大一些，pipenv之于Python就相當于Php之于Composer、Nodejs之于npm、Golang之于dep，pipenv相當于virtualenv和pip的合體，用兩點說明pipenv對比于virtualenv的優(yōu)勢：

virtualenv每次開發(fā)完都要手動執(zhí)行一個pip freeze > requirement.txt 把項目最新的環(huán)境讀取到requirement中，如果忘記了就不能獲取最新的配置環(huán)境，而pipenv可以實時監(jiān)測環(huán)境的改變，把最新的環(huán)境讀取到Pipfile。
virtualenv需要先激活虛擬環(huán)境，然后用pip配置，而pipenv可以直接使用pipenv進行配置環(huán)境
pipenv使用步驟：

創(chuàng)建
pipenv check
這是目錄下會生成Pipfile。
啟動虛擬環(huán)境
pipenv shell
安裝第三方包
pipenv install **
退出虛擬環(huán)境
exit
查看所有安裝包
pip list
查看包依賴關系
pipenv graph
查看虛擬環(huán)境路徑
pipenv --venv
卸載安裝包
pipenv uninstall
以上就是兩款常用的虛擬環(huán)境管理工具，相比而言pipenv更加強大，而我個人用virtualenv更久一些，所以也習慣用virtualenv，每個人可以根據自己的喜好進行選擇