第02章-Python编程环境安装
2.1 Python介绍
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明。Python具有丰富强大的库，常被称为“胶水语言”，因为它能够把其他语言(尤其是C/C++)制作各种模块轻松联结在一起。
Python的主要优点是开发效率高，可移植性强，可拓展性强，应用广泛等，主要的缺点是程序运行效率相比C/C++来说比较慢。
Python的主要应用领域有系统编程，网络爬虫，人工智能，科学计算，WEB开发，系统运维，大数据，云计算，量化交易，金融分析，图形界面。
谷歌：Google App Engine 、code.google.com 、Google earth 、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发。
CIA: 美国中情局网站就是用Python开发的。
NASA: 美国航天局(NASA)大量使用Python进行数据分析和运算。
YouTube:世界上最大的视频网站YouTube就是用Python开发的。
Dropbox:美国最大的在线云存储网站，全部用Python实现，每天网站处理10亿个文件的上传和下载。
Instagram:美国最大的图片分享社交网站，每天超过3千万张照片被分享，全部用python开发。
Facebook:大量的基础库均通过Python实现的。
Redhat: 世界上最流行的Linux发行版本中的yum包管理工具就是用python开发的。
豆瓣: 公司几乎所有的业务均是通过Python开发的。
知乎: 国内最大的问答社区，通过Python开发(国外Quora)。
并且目前大多数深度学习框架的主要编程语言都是Python，Python可谓是目前人工智能领域的第一语言。本书的代码也都是通过Python实现。
2.2 Anaconda最新版本安装
本书推荐的Python安装方式是使用Anaconda对Python进行安装。Anaconda是一个开源的Python发行版本，其中包含了Numpy,Pandas,Matplotlib等多个常用的Python包和依赖项。Anaconda的官方下载地址为：https://www.anaconda.com/download/。
目前Python常用的版本有2.7和3.5/3.6版本，本书主要使用的Python版本为Python3.5/3.6版本，主要使用的操作系统是Windows10系统。Python程序在Windows,Linux,MacOS下基本是差不多的，所以在Windows上可以运行的Python程序，在其他系统一般也能运行。特别说明一下，如果大家对Python或者Windows以外的操作系统不太了解的话，最好使用跟本书相同的环境来进行操作。
下面我们主要讲解Anaconda在Windows环境下的安装，其他系统的安装方式略有不同，如果你熟悉其他系统的话，安装起来应该也是很简单的。首先打开Anaconda下载网址，根据系统选择相应的Anaconda安装包，点击Python3.6版本，64位的安装包进行下载，如图2.1。
安装包下载好之后，双击安装包进行安装。如图2.2，点击Next,。
然后选择I Agree，如图2.3。
接下来可以选择All Users，然后点击Next，如图2.4。
接下来选择一个Anaconda的安装路径，如图2.5，可以是任何路径，不一定要跟下图的路径一致。
最后勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”以及“Register Anaconda as the system Python3.6”，然后点击Install，Anaconda就开始安装了。如图2.6。
2.3 Anaconda之前版本安装
最新的Anaconda中的Python版本是3.6版本的，如果想安装3.5版本的python可以安装Anaconda之前的版本。Anaconda以前的一些版本都可以下载，网址是：https://repo.continuum.io/archive/。
本书使用的Anaconda版本是Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe。
2.4 Jupyter Notebook的简单使用
Python有非常多的集成开发环境可以使用，每种开发环境都各有优点，这里就不一一介绍了。本书中的程序都是在Jupyter Notebook中完成的，它是安装完Anaconda后自带的一个Python开发环境。界面简洁，使用简单，适合快速实验和用于学习。
Anaconda安装完成后可以搜索Jupyter就能找到这个开发环境，或者在Anaconda的安装目录下面的Scripts文件夹中可以找到jupyter-notebook.exe。双击打开后，可以看到Jupyter是在网页中进行编程的。如图2.7：
网页对应于本地的一个路径，这个路径是可以修改的。进入系统盘，用户文件下，可以看到一个.jupyter的文件，如图2.8：
进入.jupyter文件夹中找到jupyter_notebook_config.py文件。有可能会出现在.jupyter文件下找不到jupyter_notebook_config.py文件的情况。如果找不到jupyter_notebook_config.py文件，则打开命令提示符，然后执行：jupyter notebook --generate-config
执行完这条命令后，jupyter_notebook_config.py文件应该就会生成了。开打jupyter_notebook_config.py文件，找到c.NotebookApp.notebook_dir配置，这个配置可能是被注释掉的，如果注释掉了，就把它前面的#给去掉，然后填入你想要的Python程序存放路径。如图2.9：
注意：这里设置的路径必须是本地已经存在的路径。
接下来新建一个文件，点击右上角的New，然后点击Python，就可以创建一个新的文件，如图2.10：
创建好文件之后，可以看到如图2.11的界面：
点击Untitled的位置可以修改文件名字，如图2.12：
然后就可以开始编程了，按照惯例，我们先来写一个“hello world”，写完之后，按“Shift+Enter”执行程序。如图2.13：
一个框内可以执行多行代码如图2.14：
把光标移动到函数的内部，然后按两次“Shift+Tab”可以查看该函数的使用方法，如图2.15：
Jupyter还有很多神奇的用法，大家有兴趣可以去探索，这里就不过多介绍了。
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