Python介绍及安装

Hello，

这里是行上行下，我是喵君姐姐~

好友七十五曾说过：人生苦短，我用python。

Python完成相同的任务，只需要Java五分之一的代码量。这就足以说明python相比于其他编程语言最大的优势。

没错，python是所有编程语言中最容易理解和上手的语言，可能没有之一。

在人工智能风靡的今天，python以其语法清晰，简洁易读的特点无疑坐稳人工智能编程语言的冠军宝座。

在心理学、神经科学的研究中，Python同样可以用来编写实验程序、完成常用的统计分析及数据结果可视化、以及运用机器学习结合脑电和磁共振成像进行复杂的数据分析。

纵观近几年的神经科学研究，运用复杂灵活的数据分析方法，能够从不同角度揭示实验数据背后的规律，作为证据共同支撑研究结论。

所以学习一门编程语言就十分重要，它可以帮助我们灵活地实现不同的分析方法。

那今天就请七十五详细讲解一下，如何进行python的安装？

以python3.7为例

为了安装和使用python的方便，我们推荐安装一个集成软件--Anaconda。

Anaconda为我们提供了一个全家桶，只需要下载安装Anaconda ，就能够一次性安装python和一堆好用的库。

现在我们开始Anoconda的下载和安装。

首先我们需要在Anoconda的官网下载安装包。直接在百度中搜索anoconda，就可以找到页面，正确的打开方式应该如下图所示。

网址：https://www.anaconda.com/distribution/

页面下方有基于不同系统的Anoconda安装包，并且都包含两个python版本（任选其中一个即可），本次安装以python3.7为例。

由于常用的电脑系统一般是64位的，所以我们选择64-Bit Graphical Installer (614.3 MB)这个版本进行安装。

由于某种奇怪的原因，官网下载的速度慢到让人抓狂。这里我们推荐一个下载网站，打开页面后找到Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe点击就可以进行下载，下载速度非常快。

网站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

下载完成Anoconda之后，就可以双击安装程序进行安装了。

1.一路按照默认设置点完next。

2.单击I agree，进入下一步。

3.这里让我们选择Anoconda对谁可用，两者都可以，不过建议选择Just me。

4.建议在设置安装路径的时候不要设置在c盘，这里我们设置在D盘下新建的anoconda3文件夹。

5.按照默认勾选的 register，点击install即可进行安装。

6.点击install，Anoconda就安装完成了。

实际上，安装完Anoconda后我们就可以进行python编程。

但是为了开发的方便，我们需要搭建一个标准的集成开发环境，让我们的python用起来更加方便高效。

其中一个比较好用的开发环境是pycharm。

我们直接搜索pycharm的官网，进行下载。

网址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

这里有两个版本：专业版和社区版。社区版是免费的，并且能够满足我们的绝大部分需求，所以我们下载社区版就可以。

下载完成后双击pycharm安装程序。

安装开始

1.介绍界面，点next继续。

2.设置安装路径，我这里按照安装习惯选择D盘下面新建的pycharm文件夹。

3.安装选项。按照下图进行勾选。

4.点install进行安装。

5.对pycharm进行设置，让界面看起来更舒服美观。这里有两个背景供选择，我比较喜欢白色背景，这里选择light。点next继续。

6.这里直接点start using pycharm。

7.单击右下角的configure--settings，我们来设置一下字体。

8.在最上方的一个搜索栏搜索font，选择console font ，勾选use console.....，字体选择Fira Code，字体大小选择24。点击ok。

9.我们在设置完字体后，新建一个project，我们这里在F盘下面新建一个pycharm文件夹，专门用来存储这些project的代码。

然后点击路径下面的那个横向灰色三角，我们给pycharm设置一个编译器。

10.勾选existing interpreter，单击下方interpreter 末端的三个点。

11.选择左边的Conda Environment，找到Anoconda的安装路径，选择python.exe，勾选make available....，单击ok。

至此，pycharm的安装和设置全部完成，我们可以愉快开始写python代码了。

今天，从Anoconda安装、Pycharm安装两个方面对Python的安装进行了一次梳理。