2.3 Python编辑器
Python编辑器众多，有Python自带的IDLE编辑器、Notepad++、Eclipse+PyDev、UliPad，以及Vim和Emacs等。Linux下的Eclipse+PyDev和Windows下的PyCharm功能较为强大。
2.3.1 IDLE
IDLE包括能够利用颜色突出显示语法的编辑器、调试工具、Python Shell以及完整的Python 3在线文档集。Python的IDLE具有命令行和图形用户界面两种方式。采用命令行交互式执行Python语句，方便快捷，但必须逐条输入语句，不能重复执行，适合测试少量的Python代码，不适合复杂的程序设计。
IDLE的命令行交互式模式如图2.6所示。
图2.6 IDLE的命令行交互式模式
IDLE图形用户界面模式如图2.7所示。
图2.7 IDLE的图形用户界面模式
2.3.2 PyCharm
PyCharm具有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率的工具，如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制。此外，PyCharm还提供了一些高级功能，用于支持Django框架下的专业Web开发。下载PyCharm并双击安装，如图2.8所示。
图2.8 安装PyCharm步骤1
单击Next按钮，在出现的界面中单击Install按钮进入安装过程，如图2.9所示。
安装结束，单击OK按钮运行PyCharm，如图2.10所示。
单击Create New Project，在弹出的对话框中输入项目名、路径，并选择Python解释器。如图2.11所示。
图2.9 安装PyCharm步骤2
图2.10 运行PyCharm
图2.11 选择Python解释器
启动PyCharm，创建Python文件，如图2.12所示。
图2.12 PyCharm创建Python文件
2.3.3 Anaconda
Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了Conda、Numpy等180多个科学包及其依赖项，涉及数据可视化、机器学习和深度学习等多方面，本书重点介绍Anaconda，所有程序均在Anaconda下调试与运行。Anaconda的特点如下。
● 提供包管理。可以使用conda和pip命令安装、更新、卸载第三方工具包，简单方便，不需要考虑版本等问题。
● 集成了数据科学相关的工具包。Anaconda集成了如NumPy、SciPy、Pandas等数据分析的各类第三方包。
●提供虚拟环境管理。在Conda中可以建立多个虚拟环境，可以为不同的Python版本项目建立不同的运行环境，从而解决了Python多版本并存的问题。
Anaconda的安装步骤如下所述。
1）Anaconda的官网下载地址为https：//www.anaconda.com/download/，如图2.13所示。
2）选择Python 3.6 version，并根据自己的操作系统是32位还是64位选择对应的版本下载，如图2.14所示。
3）在弹出的对话框中选择下载位置，下载Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe，大约537 MB。单击“下载”按钮进行下载，如图2.15所示。
注意：如果是Windows 10系统，安装Anaconda软件时，需要右击安装软件，选择以管理员的身份运行。
4）下载完毕，双击软件进行安装，选择安装路径，如C：\anaconda3，根据提示单击“下一步”按钮即可完成安装，如图2.16所示。
图2.13 Anaconda的网站
图2.14 选择Python 3.6
Anaconda包含如下应用，如图2.17所示。
●Anaconda Navigator：用于管理工具包和环境的图形用户界面，其涉及的众多管理命令也可以在Navigator中手工实现。
● Anaconda Prompt：Python的交互式运行环境。
图2.15 下载Anaconda文件
图2.16 程序运行结果
图2.17 Anaconda包含应用
● Jupyter Notebook：基于Web的交互式计算环境，可以编辑易于人们阅读的文档，用于展示数据分析的过程。
● Spyder：一个使用Python语言、跨平台的科学运算开发环境。相对于PyDev、PyC-harm、PTVS等Python编辑器，Spyder对内存的需求小很多。
下面，对Anaconda的环境变量进行配置。打开Anaconda Prompt，出现类似于cmd的窗口，在其中输入conda--version命令，运行效果如图2.18所示。
图2.18 Anaconda版本
在Anaconda Prompt中输入命令conda create-n env_name package_names。
其中，env_name是设置环境的名称，package_names是安装在环境中的包名称。
运行效果如图2.19所示。
图2.19 创建基于Python3.6的名为test_py3的环境
在Anaconda Prompt中使用conda list查看环境中默认安装的包，如图2.20所示。
图2.20 查看环境中默认的安装包
在Anaconda下，Python的编辑和执行有交互式编程、脚本式编程和Spyder3种运行方式。
（1）交互式编程
交互式编程是指在编辑完一行代码后，按〈Enter〉键会立即执行并显示运行结果。在test_py3环境中输入python命令并按〈Enter〉键后，会出现＞＞＞，进入交互式编程模式，如图2.21所示。
图2.21 进入交互式编程模式
在＞＞＞后面输入Python语言的各种命令。例如，输入print（'Hello world！'）命令，如图2.22所示。
图2.22 输入print（'Hello world！'）命令
（2）脚本式编程
Python和其他脚本语言（如R和Perl等）一样，可以直接在命令行里运行脚本程序。首先，在D：\目录下创建Hello.py文件，内容如图2.23所示。
然后，进入test_py3环境后，输入python d：\Hello.py命令，运行结果如图2.24所示。
图2.23 Hello.py文件内容
图2.24 运行d：\Hello.py文件
(3)Spyder
Spyder是Python的集成开发环境，如图2.25所示。
图2.25 Spyder编辑器
2.3.4 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是Python的在线编辑器，在编辑的过程中，运行结果显示在代码的下方，方便查看。Jupyter Notebook可以将代码、图像、注释、公式和可视化的结果等信息保存到文件。
在Anaconda中打开Jupyter Notebook，如图2.26所示。
图2.26 Jupyter Notebook主界面
Jupyter Notebook有编辑模式和命令模式两种模式。编辑模式用于修改单个单元格，命令模式用于操作整个笔记本，具体如下所述。
（1）编辑模式（Edit Mode）
编辑模式如图2.27所示，右上角有一个铅笔图标，单元左侧边框线呈现绿色，按〈Esc〉键或按〈Ctrl+Enter〉组合键运行单元格可切换回命令模式。
图2.27 编辑模式
（2）命令模式（Command Mode）
命令模式如图2.28所示，铅笔图标消失，单元左侧边框线呈现蓝色，按〈Enter〉键或双击单元格可变为编辑状态。
图2.28 命令模式
编辑模式和命令模式两种模式的切换如表2.1所示。
表2.1 切换笔记本模式的可选操作
编辑模式下，可以使用非常标准的编辑命令来修改单元格的内容。命令模式的操作如表2.2所示。
表2.2 命令模式的操作
