初识Python（windows）——下载、安装、使用
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由于我是先确定了做数据挖掘方向的研究，之后在网上海量脑补相关信息。首先涉及到的问题就是选用什么样的语言。关于脑补得到的结论，大家可以翻看我之前的博文（同一篇文章，两个链接）：
新浪博客： http://blog.sina.com.cn/s/blog_15b1ce0210102wamx.html
CNblogs： http://www.cnblogs.com/Tavion/p/5163984.html
今天，只说一下Python（但是好像也不能只说Python吧）。
Why is Python
Python和R
做数据方面的东西，提到了Python，那不得不提到一下R。为什么是Python而不是R呢？这里简单对比一下Python和R（其实各大论坛的对比好多好多了）。且听慢慢道来。这里先复习一下我的基础：纯0，语言基础0。所以，传说如果深入一门语言，再学其它的也就是一两周（单纯学习语言）。我的目标，在开始不想局限在一个领域，所以第一个语言最好相对全面一点。
首先，Python和R都是开源的，网上各种库包都很多。有说两者都好的，有说其中之一好用另外一个也不差的。所以，基本判断，这方面两者互有优势。
第二，基因。这里先说R，R是搞统计的人编的。也就是他的基因里本身就是为写这方面服务的，效果更好。随着各种库的丰富，功能也越来越强大。但是，全面性，个人感觉不如python（书读的少，说错了，你别打我）。python功能性相对更全面，首先做数据方面的，各种包。可以参考《利用python进行数据分析》。此外，移动端的开发，web开发等等，也有不错的表现。
综上，就先把python作为自己首学目标。
python的下载与安装
python的版本选择
这里主要是python2和python3的选择问题。我选的是python3。写这篇博文的时候最新版是3.5.1。于是我就用的这个版本。虽然现在仍然有很多的程序员用的是python2，不过python3才是Python发展的未来。当然整个的社区不可能一瞬间转到Python3，而且在一段时间内Python2仍然会在很大范围内使用。但是，初学者还是直接入手Python3吧。不仅有前途，而且安装等各个方面都很友好。
这里做一个类比很能说明问题。在我的公司（大公司）很多人都用office2003，我在公司买了office2007的第一时间，申请换了2007，一直用到现在。家里个人电脑装着office365。其中的差别，我就不多说了。虽说，现在公司里2003的比例越来越低，但是，现在已经到了2016年了，仍然存在。大行其道的还是2007。但是究竟哪个好用，就不用我多说了吧。
python的下载
下载一定是去官网，附上一个网址。我用的是windows。https://www.python.org/downloads/release/python-351/。
为了防止这个链接版本过期，你也可以直接进入主页https://www.python.org/ 之后点击download选择你下载的版本。毫不犹豫选择最新的。进入以后有很多可选的。windows下有x86的版本（32位的）也有x86-64（64位版本）。我安的是64位的。另外，还有executable installer和web-based installer。主要区别可以理解为第一个是下载安装文件，下载以后直接安装。web-based是下载以后安装过程会从网上继续下载文件。我用的是web-based的。然后，很快就下载完了。好简单的。
python的安装
安装更简单，一路NEXT。我的习惯是安装在默认目录。最后点击安装完成。这里要说的一点是环境的设置，以前的很多版本需要收到设置。我装的3.5.1这一版已经可以自动设置了。在选择安装目录的这个界面，最下面有一个“Add Python 3.5 to PATH"，把这个勾上，安装完就设置完成了。很简单吧。
编辑器
最好的Pyhton编辑器是什么？这个问题很难回答。我用的是Python自己的IDLE，安装完Python3.5.1以后就有，同时他还有个shell，可以直接很运行结果。自动缩进等各种功能很舒服。
当然，根据你的爱好可以选择其他的编辑器：
windows用户可以用Notepad++（我的电脑也装了，有时候会用到）
Mac OSX用户可以用TextMate（我的mac是娱乐专用，所以安了一个但是用的不多）
Linux用户可以选择Eclipse（纯网上查到的，因为我不会用Linux）
另外还有强大的Emacs（我常用，但是目前还没用来写代码），Vim等等。
当然，深入以后还有很多，比如Anaconda和Pycharm。如果做开发，Pycharm也是不错的选择。熟悉Matlab，喜欢界面化感觉的可以使用Anaconda，甚至有些人推荐必装Anaconda，因为除了刚才所说的优势，Anaconda还自带了很多适合搞科学研究的库。
但是，据说大神们的一致反映是，如果流畅使用Emacs，一切的一切都是浮云了。
简单的入门，虽然不难，希望可以帮助一些想我一样基础薄弱的朋友们，少耽误一些时间。o
