人生苦短，你还没学Python？
学习一项技能最困难的阶段就是如何开始， 这无异于是进入新的世界，接触的东西都是很难用过去经验进行衡量的，所以很容易茫然无措，觉得自己还需要准备准备，于是就再也没有然后。
这篇文章是写给那些打算学习Python的人看的，尤其是之前没有任何计算机基础的，希望你们看完之后可以学习Python。毕竟人生苦短，请用Python。
这篇文章不会谈及
XXX报错了，我该怎么办。初学者遇到的问题基本上都能用搜索引擎搞定，如果百度搞不定，请用英文关键字去谷歌。如果你问我的问题，是可以搜索引擎找到的，我会慎重考虑拉黑你的。
基于上述这一句话，其实这篇文章也没有必要写。因为你完成可以搜索到许多入门资源，但是考虑大家未必能够甄别，这里强势推荐编程小白的第一本 Python 入门书
什么是Python
这世界上有很多编程语言，就和人类有不同语言一样，只不过编程语言是用来和计算机交流的。据我粗浅的了解，编程语言可以分为两种：
编译型，代表的有C, JAVA等。 你需要把代码写好，然后通过编译器翻译成机器语言。也就是说你写好一篇文章，然后把文章全文翻译好，然后给别人看。
解释型， 有R，Python等。所谓解释型，就是同声传译，你一边说，解释器一遍翻译给计算机听，然后计算机给出实时反馈。
Python是目前比较流行的语言，它的身影出现在各个场景中，目前最火的深度学习有它，传统的web开发，服务器运维有它， 知乎里还有各种用Python写爬虫的教程， 各种培训机构也都拿Python作为噱头（有人吐槽说这是因为培训机构没有能力教C/C++）， 最后我们生物信息学也有biopython.
因此，Python就是一类翻译器，你可以把他看成XX词霸（欢迎植入广告），你查一句，他翻译一句。即便你把全文都打好，他也是一句一句翻译（此处不严谨，只是方便理解而已，因为涉及到字节码）
如何安装Python
对于类Unix系统，比如说Linux和macOS, 你们都会自带一个版本的Python。在Linux中，可以通过whereis python查看Python的安装路径。一般，自带的Python用于执行系统运行相关工作。apt/yum这类软件管理器，conda（anaconda和miniconda的自带的软件管理工具）其实也采用Python用于记录软件安装，你可以根据conda的报错日志进行判断 。
在Windows中必须要从官方中下载二进制安装包进行安装。
但是，对于初学者，我建议无论是macOS，还是Linux都可以去安装一款不错的Python科学发行版，anaconda， 下载地址为 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ （这是国内的清华源，速度会比较快）。作为新手，而且你用Windows的话，你就直接去下载anaconda吧，我进过很多坑，不会骗你的。
什么是anaconda， 为什么要装anaconda
很多人问装了anaconda， 还需不需要装Python呀。 这里的回答是：不需要。
因为anaconda是Python的发行版，就像ubuntu是Linux的发行版。Linux的本身就是一个内核，没有软件管理系统，没有可视化界面，当时为了让Linux能够方便使用，所以有些公司就把一些常用软件打包，在安装Linux的时候一起安装，保证了系统能够顺利使用。 （Win7， win8， win10的安装包那么大，就是微软把很多要的，不怎么要的环境都放在一起了）。也就是说anaconda是整合许多python常用包（包，可以理解成扩展功能）简单易用版。
PS： 其实大家都不太了解Linux的发展历史，但是我觉得还是很有必要了解的。当然换个比喻，目前各种Android产商都会推出自己的手机操作系统， 其实都是对谷歌的原生Android系统进行各种定制。如果某个产商声称自己“开发“了一个新的操作系统， 其实他的意思是让安卓系统更加适合自己家手机的硬件，然后还美化了一下桌面。
简单介绍一下anaconda自带的几个功能。
jupyter notebook： 网页版的文本编辑器，能够用tab进行命令补全还有联想，比较适合用于代码试错阶段。
qtconsole: IPython的图形界面版， IPython是原生Python解释器的功能增强版（也就是vim和vi的区别，智能手机和普通手机的区别）。其实你可以在命令行下输入ipython启动，而且强烈推荐学习它。
spyder: 这是一种整合开发环境（IDE），常用于Python的数据分析也就是（如果你用Rstudio，你会感到莫名的熟悉感）。可以在左边输入大块代码，进行某一类数据分析，在右下方执行比较少量的代码，然后右上方则是可以在教程，变量管理，文件管理进行切换。
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那么为什么要用anaconda，而不是最基本的python呢？
第一： 对于windows而言，很多第三方包的安装真的很麻烦，真的很麻烦，比如说pandas和scipy等。新手最重要的是运行，而不是瞎折腾。
第二： 在类Unix系统中，系统自带的python一般是2.7版，而现在趋势是用3.x版本的python。既然我们需要装一个3.x版本的Python， 就考虑anaconda吧。anaconda还可以进行python版本管理，自由切换不同版本的Python环境。
很多同学会纠结到底到底是哪个版本，这里我的答案就是用3.x。如果你问我为什么不去学2.7， 我的回答只有一个，你需要的时候再去学不就行了。就像你学汽车，你问教练到底是手动挡，还是自动挡。你学会开车不就行了，原理都是共通的，上路最重要。你纠结版本半天，还不如敲上几十行代码实在。
第三: 对于Windows而言，Python不是必须的。但是对于macOS和Linux而言，系统的Python一般是负责软件安装等其他任务的。作为新手，装一个anaconda，那么根据环境变量的顺序，默认会使用anaconda的python，就不要对系统的Python动手了，免得出事情。
第四：anaconda提供了conda用于管理软件安装。对于非root的用户而言，对于mac用户而言，它提供了一种方便的软件管理方式, 添加不同的频道，就可以安装
conda install
conda update
conda upgrae如何运行Python
运行Python最重要的一步就是把代码解释给计算机听，所以我们安装Python，其实安装的就是解释器。其实下面的本质可以看成下面简陋的界面。
你可以和它打个招呼(>>>表示这一行是你的输入行)
>>> print("hello world")
hello world然后你可以把它当做计算器，
>>> 10*8
80如果你成功运行了以上命令，其实你已经在编程了。
一行一行输入，也不是不可以，就是如果输错了，就得重新来一遍，而且关闭了命令行（学习生信，请和命令行做朋友）就啥都没有了。
所以我们需要专门建立一个文本，在里面存放代码，比如说我用Windows自带的记事本（一定要用纯文本，一定要用纯文本，一定要用纯文本），写了几行代码。
然后我在命令行里运行
注1： 你可能会发现，我的文件名叫做hello.txt， 而不是常见的xxx.py。 原因是解释器只负责解释输入的内容，而不会管他到底是格式。后缀只不过是用于让人类方便判断而已，计算机只管里面的内容。
注2： 所有文件都要保存在某个系统路径上才能保证下次被使用，上面的spyder默认建立了一个tmp.py，请恰当改名符合你的需求。
文本编辑器和IDE
人总是懒的， 希望敲一个代码的前几个就能联想出整个命令，希望能够自动换行。于是就有了各种文本编辑器，还有对应的插件。文本编辑器，简单的说，就是之前简陋的记事本的功能增强版。比如说我用的Visual Studio Code(其实我还用过sublime和atom， vim的插件用的不太好)，还提供语法高亮。
更加简单粗暴的答案就是Windows用notepad++， Linux和mac用sublime或atom。没有任何原因，单纯个人看法。
当然更近一步，当你的代码写到几百行的时候，调试代码的时候，我们需要一个工具能够告诉我们哪里出错了，或者在写代码的时候就能自动检查。这就是IDE（integer development environment）， 更强大的工具。IDE有如下选择
Eclipse + PyDev插件，
Python Tools for Visual Studio
PyCharm
Spyder
…
对于编程语言初学者，我就不建议你们用了。个人推荐就是用Ipython测试你写在纯文本里面的代码， 然后用命令行运行，测试整体。等你写了一定量的代码后，你在用IDE也不迟。
如何把Python用于科研
综上，只要你能安装Python，然后有足够的信心，买上几本不错的教材，在平时科研生活多想想如何使用Python。假以时日，Python就能极大的提高你的工作效率。
但是，这会遇到很多坑，为了解决这些坑，你需要勤用搜索引擎，请教他人，也就是需要耗费大量的时间，同时也会消耗掉你的信心，最后不了了之。
李笑来在得到专栏里有一期讲到“速成”。迅速成功绝不可能，但是快速入门，绝对有可能，而且非常必要。就好比是把火箭送到外天空，我们必须要保证临界速度大于重力加速度，要达到第一宇宙速度，甚至是第二，第三宇宙速度。
而这个就需要一个优秀的老师，一个优秀的培训机构。2017年8月17日，莫速乎携手许教授在上海丰鑫国际大酒店开展为期三天的“Python科研应用专题学习班”，特邀请您报名参加。
不是所有会Python的人就可以当培训老师的，简单介绍一下许教授：
许教授，合肥工业大学教授、博士生导师，承担国家自然科学基金等项目通讯评审，担任国内及国际多个主流杂志审稿人；主持国家自然科学基金项目2项，承担了多个大数据项目研究工作；在国内外主流刊物发表学术论文100余篇，其中SCI/SSCI论文15篇；获得省部级科研成果奖励6项；主编多部统计学、经济计量及R软件等相关书籍。有着多年数据处理与编程计算经验，擅长Python、R、MATLAB、EVIEWS等语言编程，在理论与应用研究两个方面编写了大量计算程序。
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