本文目录
- 为什么有些人宁愿花费很多时间去自己手工配置Python环境, 也不用Anaconda
- 对于学python的小伙伴来到底该不该安装anaconda
- python的学习有多大的用处PyCharm、Anaconda等哪个更合适
为什么有些人宁愿花费很多时间去自己手工配置Python环境, 也不用Anaconda
配置是需要花时间的，花时间是很累的，或者说学习时间陡峭。在anaconda之前，原来python的pandas，numpy，scipy，matplotlib这些科学套件安装就有各类trick。导致安装不友好，所以anaconda是从科学计算入门占有市场的……
搞这部分的人，一部分人是researcher，一部分人是engineer，前者通常代码稀烂，根本不想浪费太多时间在安装包上。后者呢，则不一样，他的身份注定了他掌握了相对全面的计算机科学知识体系，因为配置对他来说不是问题啊。
我用Anaconda，但我更喜欢自己手工配置Python环境。如果把配置环境看做生娃，Anaconda是直接给你生了娃，告诉你要做父母了。手工配置则是你亲自生娃，痛并快乐着。所以，手工配置通常更多的会是两种情况，一种是初学者，不知道/不会用Anaconda。另一种是享受党，他们热衷于看到由自己一砖一瓦搭建的家园。你看那些在我的世界了搭建计算机的娃，他们要是不快乐的话，干嘛这么折腾自己。-anaconda
手工配置更重要是记得一个最重要的原则，永远不要只依赖于一件事物，否则你拥有不了自由。
对于学python的小伙伴来到底该不该安装anaconda
建议安装，特别是将Python 应用于数据可视化、机器学习、深度学习等方向工作。
Anaconda 解决了官方 Python 独立安装 的两大痛点：
第一：提供包管理功能，解决了 Windows 平台安装第三方包经常失败的问题。
第二：提供环境管理的功能，功能类似 Virtualenv，解决了多版本Python独立并存、切换的问题。
同时，Anaconda 附带了几乎所有常用数据科学计算包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项，涉及1,000+开源库。
Anaconda具有如下特点：
- 开源
- 安装极简
- 高性能使用Python 和 R语言
- 免费的社区支持
Anaconda可以在以下系统平台中安装和使用：
- Windows
- macOS
- Linux（x86 / Power8）
在Windows系统中安装Anaconda
Anaconda 官网下载地址
python的学习有多大的用处PyCharm、Anaconda等哪个更合适
谢谢邀请回答，作为一个用python多年的编程一线的码农来说回答这个问题，还是比较恰当的。
人工智能是以后社会发展的趋势学习人工智能最简单的入门语言就是Python，而且也是现在应用的最广泛的人工智能语言。Python不仅能做人工智能，而且它在数据分析和数据爬虫以及很多包括游戏开发上面，也有不俗的表现。学会的python不仅仅会为学习生活带来便利，而且学会python就为入门人工智能打好了很坚实的基础。-anaconda
另外跟从成功人士的脚步能让我们也迈入成功，现在学习python的成功人士也挺多的，就好像房地产大佬潘石屹现在就在兢兢业业的学习python。
上面说到学习python的重要性，现在具体说下anaconda和pycharm。
anaconda是Python安装包,在里边含有丰富的python库，对于刚学习py的小伙伴来说，搭建一个方便可用的Python环境，对学习入门至关重要。
anaconda就是这么一个简单易安装，而且功能强大的Python基础环境安装软件。
当安装好环境以后，有一个好用的开发工具，对于程序员和编程的小伙伴来说也是非常至关重要的。
在好用的编程ide环境里边可以看到高亮的语法人一眼就能看出哪里有语法错误，而且还可能很方便的进行程序的调试以及程序的运行，所以说pycharm对我们来说也是非常有帮助的。
综上所述，我们学习Python，首先要用aconda环境设置，在用pycharm来进行编程。谢谢大家。
