Anaconda3（内含Jupyter和Spyder）： Free Download | Anaconda
1.进入官网下载jieba包，解压放在E:\Anaconda\package\pkgs 2.win+R prompt 进入Anaconda Prompt 3.conda install jieba 4.conda list 显示存在jieba，但是pycharm依旧报错，这时候可以看一下解释器路径是不是错了 pycharm –> settings –> interpreter 解释器路径
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991年。
Python是一门动态解释性的强类型定义的计算机程序设计语言，是一种完全面向对象的语言，由荷兰人"龟叔"-Guido van Rossum于1989年开发，于1991年发行第一个公开发行版。Python具有丰富而强大的库，能够将用其他开发语言设计的各种模块很好的联接在一起。
最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛，比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解，得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多，难以快速的求解出答案，所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本，使
python学习博客： http://www.cnblogs.com/haiyan123/p/8387770.html#lable1 http://www.cnblogs.com/alex3714 http://www.cnblogs.com/linhaifeng/p/7278389.html https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
前提：python是一门编程语言，免费开源 CPU就是中央处理器，（中央处理器作用就是处理某些指令或者是处理某些运算数据）。 内存的作用就是临时存储数据，CPU要处理的数据就是放在内存当中，内存的读写速度远远高于硬盘的读写速度。 目前python版本都是基于3.0以上版本去开发 准备一台电脑，在python官网下载python软件（选择windows x86-64 executable installer），直接安装（在安装的时候，注意勾选上 Add Python 3.7 to PATH 添加python3
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言，Python官方网站 。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本：PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7，即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍，此次更新的亮点有两个： ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持； ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性，可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy：一种基于 Py
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。
官方文档地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
计算机只能读懂 0 和 1 这样的二进制编码文件，所以需要一个东西将Python程序解释成计算机可以读懂并执行的二进制文件，这个东西就是Python解释器。
对于开发工具，仁者见仁智者见智，关键是自己喜欢，用着顺手就好，不用刻意去追求别人用的是什么工具。
目前我们使用的Python 3.7.x的版本是在2018年发布的，Python的版本号分为三段，形如A.B.C。其中A表示大版本号，一般当整体重写，或出现不向后兼容的改变时，增加A；B表示功能更新，出现新功能时增加B；C表示小的改动（例如：修复了某个Bug），只要有修改就增加C。如果对Python的历史感兴趣，可以阅读名为《Python简史》的网络文章。
1. Python 解释器 脚本语言，解释性的语言 C ，C++ ，java 需要编译，但是python 不需要 CPython 官方网站安装 IPython 基于CPython PyPy Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython python 与 pycharm 的关系 python的.py 程序又python来执行，这里python真的是个解释器，是个应用程序，windos是指的python.exe,Linux 下指的是python这个命令 粗暴解释 pycharm 只是个写
http://blog.csdn.net/duankaifei/article/details/41898641
问题描述：之前一直用习惯了jupyter notebook ,今天换一下IDE，直接用Pycharm，结果发现在import pandas 的时候，虽然不报错，但是程序无法运行
开发环境的搭建是一件入门比较头疼的事情，在上期的文稿基础上，增加一项Anaconda的安装介绍。Anaconda是Python的一个发行版本，安装好了Anaconda就相当于安装好了Python，并且里面还集成了很多Python科学计算的第三方库。比如我们需要用到的Pandas、numpy、dateutil等等，高达几百种。因此，安装了Anaconda，就不需要再专门的一个个安装第三方库。只要在使用Pycharm时调用Anaconda环境，便可以方便的使用其中的各种库。且各个库之间的依赖性很好，对于我们来讲可以大大简化安装流程。
用Python编代码体验极佳，并随着新版本的发布越来越好！对于我而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让我沉迷其中无法自拔。然而，数据科学家特别容易使自己的Jupyter notebook变得庞大而杂乱，或者写出一些难以理解的python文件。此外，当一个项目依赖于同一函数库的不同版本时，常常发生版本冲突。修复以上问题消耗大量时间，还经常导致其他项目出现问题。必须找到避免这类问题的解决方式，为编写代码提供便利。
对于很多人而言，Python提供的大量免费函数库、高可读性的程序和新引入的类型注释让很多爱不释手。
CentOS6系统会自带一个较低版本的python，一般不使用系统自带的python版本，因为系统很多组件依赖于python比如yum，如果我们随意升级或者安装了些有冲突包可能会影响系统环境；我们需要再安装较高版本的python，而且在开发多个项目时，可能需要多个版本的Python，此时在进行Python版本切换时会比较麻烦，pyenv就提供了一种简单的方式。
由于是解释型语言,则必有解释器与其匹配,根据不同的工作环境以及需求,python的解释器有很多种,
大家都知道，Python是一个极其方便的由库构建的编程语言。比如机器学习的库sklearn，文件读取pandas，文件读写xlwt，xlrt，矩阵运算numpy等等等等等等等等等等，多到你无法想象！那到底如何导入Python库呢？我们今天就来学习一下~
computer language:用于人与计算机之间的通信。 由字符、数字、语法规则组成。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。
问题现象：PyCharm中运行程序，报错，提示“ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’”，如图所示。
实习生问：我咋看见你经常用Anaconda的jupyter notebook写python代码，为啥不用PyCharm呢？ … 对于我个人而言现在主要的工作是数据分析，挖掘，直接下载Anaconda安装后，就可以启动jupyter notebook，写代码也感觉比较方便，尤其是PyCharm的启动和运行很笨重 但是之前用Django以及爬虫项目的时候，PyCharm优势就非常明显了
Python 能带给我的，同样也能带给你，于是我决定尝试写一些 Python 基础系列文章，带你入门 Python，达到能使用 Python 解决日常问题的目的。同时也希望 Python 这门语言能带给你学习和编码的快乐。
在1989年的圣诞节，吉多决定开发一种新的脚本解释语言，作为ABC语言的继承。ABC语言是由吉多参加设计的一种教学语言，但是随着时间的推移，ABC语言因为自身封闭的语言特性，而没有广泛流行起来。
俗话说:“工欲善其事，必先利其器”，对于初学者来说，想要学好Python，除了需要付出努力外，还需要一个顺手的兵器。一个好的IDE会帮助你方便地编写Python程序，使你的编程更加舒适。那么，对于刚入
我们知道，python作为一种几乎是脚本语言的语言，其优点固然有，但是其有一个最大的缺点，就是运行速度没有办法和c，c++，java比。最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题。
cpython:常用的python就是cpython，python代码-->字节码-->机器码（一行一行读取执行） 其他python：python代码-->字节码-->机器码 pypy:python代码-->字节码-->机器码（全部转换完再执行）pypy效率会比cpython要高，pypy是cpython的一个分支，关于pypy可参考知乎一篇文章：PyPy 为什么会比 CPython 还要快？
既然要学习 Python，那总得先了解了解它是干啥的、它的发展历史、它有什么特点以及最最重要的，我们能用它干啥？这样才能在我们后续学习的过程中更好的利用好它，提升我们的效率。
前几天在Python私教群【Emma】问了一个Python库安装的基础问题，一起来看看吧。上一篇文章讲到【Emma】的远程环境不给力，需要继续本地指导。
机器学习近来火得可谓人尽皆知。其实楼主现在的研究方向是椭圆曲线密码的硬件实现。so，我一直以为这跟Python，神经网络啥的确是八竿子打不着，然而，这个世界上就是不缺那种能开先河能摆证据撂服众生的大神。举个栗子这篇文章learing the enigma with recurrent Neural Networks。是 2017年发表于AAAI 的一篇文章，AAAI 2017是指第31届人工智能大会AAAI-17，是人工智能领域的最重磅会议之一。所以楼主也是很好奇，这里的RNN究竟是对我们一个世纪之前的简单的多表代换密码enigma做了什么，会如此的有价值呢。说起enigma,我也强烈推一波卷福气质图灵大神版的电影《模仿游戏》，主要是关于二战时期，以希特勒为首的纳粹国依靠enigma密码设备加密通讯，战事顺风顺水。所谓魔高一尺道高一丈，盟国就出现了以图灵为首的科研团队，各种剧情起承转合可能有失真实，但是结局很surprise，图灵成功破解该密码机。额，，言归正传，这篇论文呢，我仔细看了，并将其翻译为中文用RNN学习Enigma（如果显示文件正在转码，直接下载即可）。然后根据该论文中所讲，我就去github上下载了相关代码All Code。 作为一个python完全的小白，接下来便是急不可耐的想试试下这些代码真的如文中所述如此机智。
大家好呀！今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼，今天就给大家分享一些实用的工具，可能能够帮到你哦！
参考原文：https://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/78378938
我首先使用GUI的方法安装pandas，十几分钟了吧依然显示Installing，最后提示失败，我就在Available Package窗口点击Manage repositories，然后更换了国内的库，但是依然不能安装成功，错误提示如下:
是一个安装、管理python相关包的软件，还自带python、Jupyter Notebook、Spyder，有管理包的conda工具，非常有用。
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java，JDK是运行环境，而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下，我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过，当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同环境之间切换时，这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
编译型语言在程序执行之前，有一个单独的编译过程，将程序翻译成机器语言，以后执行这个程序的时候，就不用再进行翻译了。
01 Python 必备之 PyPy PyPy 主要用于何处？ 如果你需要更快的 Python 应用程序，最简单的实现的方法就是通过 PyPy ，Python 运行时与实时（JIT）编译器。与使用普通的 Python 对等程序相比，使用 PyPy 的 Python 应用程序的运行速度平均提升7.5倍。不幸的是，PyPy 与许多 Python 的明星框架并不是很好地兼容。PyPy 5.9 在解决这个问题上取得了重大进展。 PyPy 5.9 的功能 数据科学框架 NumPy 和 Pandas 现在运行在 PyP
高级语言：Python，Java, C#， C++, PHP， Go等等 ==》生成字节码；
Python是时下最流行、最火爆的编程语言之一，具体原因如下： 1、简单、易学，适应人群广泛
无论你是正在使用 Python 进行快速开发，还是在为 Python 桌面应用制作原生 UI ，或者是在优化现有的 Python 代码，以下这些 Python 项目都是应该使用的。
首先是先安装 Home-brew, 它是一款软件包管理工具，通过它可以很方便的安装/卸载软件工具等，类似于 Linux 下的 apt-get，node 的npm等包管理工具。
链接：https://www.oschina.net/translate/6-essential-libraries-for-every-python-developer
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