搭建Python学习与开发环境：从基础到科学计算

"这篇教程主要介绍了如何建立Python学习和开发环境，包括编码规范、科学计算软件包的安装以及推荐的开发工具。文章提到了使用Eclipse搭配PyDev插件作为集成开发环境，以及使用Atom编辑器构建开发环境。在Python环境的搭建中，强调了从官方渠道下载软件的重要性，推荐了Python3.5版本的安装步骤，并提到添加Python到系统环境变量。对于扩展包的安装，推荐使用pip，并提到了解决依赖编译问题的解决方案——加州大学欧文分校提供的预编译Python扩展包。此外，还介绍了编码规范工具autopep8和代码质量检查工具pylint。在科学计算方面，推荐了SciPy及其相关包numpy、scipy和matplotlib的安装，并提到了使用Jupyter进行交互计算的在线安装方法。" 在Python学习和开发中，一个良好的环境至关重要。首先，你需要下载Python解释器，通常建议从Python官方网站获取最新稳定版，例如Python 3.x系列。安装过程中，为了方便后续的命令行操作，应当选择将Python路径添加到系统环境变量中。安装完成后，你可以使用内置的包管理工具pip来安装各种扩展包，如numpy、scipy和matplotlib，它们构成了Python进行科学计算的基础。 编码规范是编程中不可或缺的部分，autopep8是一个自动格式化Python代码的工具，它遵循PEP 8编码规范，可以帮助开发者保持代码整洁。而pylint则是一个代码质量检查工具，能够检测出代码中的潜在错误和不规范之处，提高代码质量。 在集成开发环境中，Eclipse加PyDev插件是很多Python开发者的选择，它提供了丰富的功能，如代码提示、调试等。对于喜欢轻量级编辑器的开发者，可以选择Atom并配置Python开发所需的各种插件，以创建个性化的开发环境。 在安装Python扩展包时，可能会遇到需要本地编译的问题，特别是在Windows系统中。这时，你可以访问加州大学欧文分校的网站，下载预先编译好的whl文件，通过pip进行本地安装，避免了编译过程带来的麻烦。 在科学计算领域，SciPy是一个强大的库，提供了许多科学计算功能。通常，结合numpy（用于数值计算）、scipy（高级数学运算）和matplotlib（数据可视化）这三个包，可以满足大部分科学计算的需求。如果需要交互式的计算体验，Jupyter Notebook是一个很好的选择，它支持编写和运行Python代码，同时提供富文本、公式、图像等多种展示方式，非常适合教学和数据分析。 建立Python开发环境需要考虑解释器、标准库、扩展包、开发工具以及编码规范工具的选用。遵循这些步骤和建议，你可以构建一个高效且功能齐全的Python学习和开发环境。