Python开发环境搭建与工具详解

本资源主要介绍的是02Python开发环境的相关内容，针对的是初学者和专业数据分析人员，由DATAGURU专业数据分析网站提供的一份教学资料。课程围绕Python编程语言的开发环境设置展开，分为以下几个关键部分： 1. Python运行环境的安装和配置： - 对于Windows用户，需要将Python安装路径（如C:\python27）以及其scripts子目录添加到系统环境变量中。 - 在Linux系统中，Python可以与已有的环境共生，只需修改path环境变量或使用软链接（ln-s），并可能通过包管理器（如yum）进行安装。 - Mac OS用户可以从Python官方网站下载安装，同样关注环境变量设置。 2. 交互式开发环境： - IDLE：Python的内置集成开发环境，用于编写、测试和调试代码。 - Pydoc：文档工具，用于查看Python模块和对象的帮助文档。 - Commandline：指使用命令行进行Python交互和脚本执行。 3. Setuptools模块： - Setuptools是Python的一个扩展工具，通过`python setup.py install`命令可以安装Python软件包，包括Django、NumPy和Matplotlib等常用库。 - 提到了在Linux上进行编译安装，而在Windows中推荐使用预编译的.exe版本。 - easy_install是Setuptools提供的简化安装工具，方便快速安装其他Python库。 4. WingIDE： - WingIDE是一款强大的Python IDE（集成开发环境），它支持安装过程，包括： - 下载地址：<http://www.wingware.com/downloads> - 新建项目：创建新的Python项目以便组织代码。 - 文件结构：指导如何组织项目文件，包括主文件和调试功能。 - Debugging：提供了调试工具，如Debug和Debugprobe，用于代码调试。 这份资料详细介绍了Python开发环境的安装配置、基础工具（如IDLE和Pydoc）、第三方库管理（Setuptools和easy_install）以及一个实用的IDE（WingIDE）的使用方法。学习者可以根据这些内容来设置和优化他们的Python开发环境，以便进行数据分析工作。同时，课程强调了法律法规要求，所有资料仅供炼数成金网络课程内部使用，禁止未经授权的传播。