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在进行数据分析时，通常需要输入很多代码来完成一项工作。虽然Python终端和文本编辑器都可以编写Python代码，但会很不方便。Anaconda提供了Jupyter notebook和一个集成开发环境（IDE）——Spyder。
Jupyter notebook会在Web浏览器中打开一个Python界面，它会在计算机的某个位置打开，而不需要网络连接。打开后的界面如图1-2所示。
用户可以单击右上角的“New”按钮并选择“Python3”来创建一个新的“notebook”。打开“notebook”后可以在其中键入python命令，如图1-3所示。每个单元格都提供一个区域，可以在其中输入代码。输入一行后，用户可以使用“Cell”菜单栏中的命令来运行单元格，或者使用快捷键“Ctrl+Enter”运行当前单元格。而快捷键“Shift+Enter”不仅会运行当前单元格，还会在该单元格下面新建一个单元格。
图1-2 本地浏览器的Jupyter notebook主页
图1-3 Jupyter notebook界面
熟悉Matlab或者RStudio的用户可能会更加青睐Spyder。它除了具有高亮显示代码、自动补全命令等基本功能，还提供了图形设备、对象管理器、调试工具等高级功能。Spyder的启动界面如图1-4所示，由代码编辑区（左）、环境资源栏（右上）和命令控制台（右下）组合而成。
图1-4 Spyder界面
代码编辑区可以进行代码的编辑和调试。代码运行后会在右下方的命令控制台（IPython console）显示相应的代码和返回结果，命令控制台也可以单独输入和运行命令，还可以显示命令的历史记录（History）。环境资源栏可以显示当前工作环境下的全部变量（Variable explorer）、帮助文档（Help）、图形输出（Plots）、文件管理（Files）等。
最上面的菜单栏与其他常用软件类似，包括文件（File）、编辑（Edit）、搜索（Search）、运行（Run）、工具（Tools）和帮助（Help）等。其中，最常用的是工具下面的偏好（Preferences）菜单设置，里面包含了很多关于文件管理和代码编辑的设置。这里可以将其中的当前工作目录（Current working directory）设为自己定义的一个文件夹。菜单栏最右边的帮助（Help）里面可以获取关于Spyder的帮助文档，还给出了代码编辑的快捷键。使用常用的快捷键会大幅提高代码编辑的效率。