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Python由是荷兰人Guido van Rossum于1989年12月开发的一门解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言，第1版发布于1991年。Python可应用于众多领域，例如Web开发、大数据处理、人工智能、自动化运维、爬虫、游戏开发、图像处理等。Python是目前最热门的编程语言之一。
Python具备可读性强、简洁、面向对象编程、免费和开源、丰富的库等众多优点，因而涌现了类似NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、Scikit-learn、BeautifulSoup、Flask、Django、OpenCV、openpyxl、xlwings等大量优秀的第三方库，其中Pandas在数据处理与分析方面功能十分强大与灵活，可以将其理解为Python中的Excel。
Python自发布以来，经历了1.x版本、2.x版本、3.x版本，本书所采用的是3.x版本。
Python是一门跨平台高级编程语言，它能运行在不同的操作系统中（例如Linux、macOS、Windows）。用户可以从Python官网（www.python.org）下载安装包，选择与现有操作系统对应的位数（例如Windows 11 64位）及最新的Python版本，然后单击下载链接。在下载完成之后，在系统上进行安装；在安装完成后，Python会自动安装一个IDLE（Python自带的交互式集成开发环境），用户可以在IDLE中进行代码编写。
但是这种安装比较复杂，在环境变量设置及在调试过程中对新手不够友好，所以本书不推荐使用此集成开发环境。本书所推荐的是Anaconda集成开发环境（IDE），Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点，很适合新手快速进行环境部署。
从Anaconda官网可以下载Anaconda：
（1）打开浏览器并输入https://www.anaconda.com/，进入Anaconda官网。
（2）单击页面中的Download按钮，如图1-1所示。
图1-1 下载Anaconda（1）
（3）完成下载。下载需要一点时间才能完成，取决于你的网速，如图1-2所示。
图1-2 下载Anaconda（2）
单击已下载的Anaconda安装包，单击Next按钮，开始安装，如图1-3所示。
单击I Agree按钮，如图1-4所示。
此步骤可以不采用系统的推荐方式，而采用管理员权限来安装，选择All Users，单击Next按钮，如图1-5所示。
选择程序默认的安装目录或指定的安装目录，单击Next按钮，如图1-6所示。
系统默认的推荐项是Register Anaconda3 as the system Python 3.9，把Anaconda注册为系统的默认Python环境，如图1-7所示。
图1-3 安装Anaconda（1）
图1-4 安装Anaconda（2）
图1-5 安装Anaconda（3）
图1-6 安装Anaconda（4）
图1-7 安装Anaconda（5）
单击Install按钮进行安装。由于安装所需空间较大，所以安装需要一些时间，时间的长短取决于计算机配置，需要耐心等待，完成后如图1-8所示。
图1-8 安装Anaconda（6）
单击Next按钮，进入的界面如图1-9所示。
图1-9 安装Anaconda（7）
单击Next按钮，进入的界面如图1-10所示。取消复选框内的勾选，单击Finish按钮，完成安装。
图1-10 安装Anaconda（8）
完成以上Anaconda安装后，通过Windows左下角的“开始”菜单栏查看并使用Anaconda，如图1-11所示。
图1-11 使用Anaconda（1）
在Anaconda中，进入IDE的方式有两种。一种是通过菜单栏中的图标或Anaconda Navigator方式；另一种是通过Anaconda Prompt方式。二者的区别在于：相同的需求，不同的实现方式。通过菜单栏图标或Anaconda Navigator是以图形化方式进入，Prompt是通过输入相关命令行的方式进行。
以运行Jupyter Notebook为例。在菜单栏中选择Jupyter Notebook或Anaconda Navigator进入其主界面，然后单击Jupyter Notebook下方的Launch按钮，进入Jupyter Notebook，如图1-12所示。
图1-12 使用Anaconda（2）
也可以在Anaconda PowerShell Prompt或Anaconda Prompt中输入jupyter notebook进入其主界面。Anaconda PowerShell Prompt与Anaconda Prompt的区别在于PowerShell支持的命令更多。输入提示符jupyter notebook，如图1-13和图1-14所示。
图1-13 使用Anaconda（3）
图1-14 使用Anaconda（4）
单击Anaconda Navigator中的Launch按钮或在输入prompt提示符命令语句后按Enter键，进入Jupyter Notebook主界面，如图1-15所示。
图1-15 使用Anaconda（5）
如果准备采用的是Spyder，则同样可以采用Navigator或Prompt两种方式，其启动操作步骤与Jupyter Notebook相同。本书第1～7章采用的Jupyter Notebook进行演示，第8～11章采用的是Spyder进行数据分析，当然这些代码同样可以在Jupyter Notebook进行。Jupyter Notebook文件的后缀为．ipynb，Spyder文件的后缀为．py。在Jupyter Notebook中，可通过File→Download as→Python（.py）将．ipynb格式转存为．py格式。
以Prompt方式启动Spyder为例，输入提示符spyder，如图1-16所示。
图1-16 使用Anaconda（6）
Jupyter脱胎于IPython（Interactive Python，交互式Python），是Julia、Python及R语言的组合，Jupyter不仅支持Python，目前它所能支持运行的编程语言已达40多种。Jupyter具备“所见即所得，语法高亮、Tab补全，支持Markdown、数学公式编写，允许导出为HTML和PDF”等优点。
在Jupyter Notebook主界面的右上角，选择New→Python 3（ipykernel），用于新建Notebook（笔记本），如图1-17所示。
新建的Notebook（笔记本）如图1-18所示。
图1-17 新建笔记本（1）
图1-18 新建笔记本（2）
图1-18中，Untitled1是Notebook的名称，可以通过双击后进行更改。
Notebook的界面主要由标题栏、菜单栏、工具栏、单元格组成，如图1-19所示。
菜单栏由File、Edit、View、Insert、Cell、Kernel、Widgets、Help这9个菜单组成。File菜单主要用于文件的保存与新建，Edit菜单主要用于编辑单元格，View菜单主要用于标题栏、工具栏、单元格相关项的显示与隐藏，Insert主要用于插入单元格，Cell主要用于运行代码单元格，Kernel主要用于运行Python代码，Widgets主要用于增强交互功能，Help主要用于帮助文档的链接。
图1-19 Jupyter Notebook界面说明
Jupyter Notebook中常用工具栏及说明，如图1-20所示。
图1-20 Jupyter Notebook中常用工具栏及说明
Notebook文档是由一系列单元（Cell）构成的，主要有两种形式的单元。
（1）代码单元。用于编写代码，按Shift+Enter键运行代码，其结果显示在本单元下方。
（2）序列标志。In［］：这样的序列标记，方便人们查看代码的执行次序。
Jupyter Notebook命令运行模式（代码模式）的4种特征：绿色边框、闪动的光标、代码（下拉菜单）、铅笔图标，如图1-21所示。
图1-21 Jupyter Notebook命令运行模式（1）
在代码单元格输入以下代码：
import numpy as np
import pandas as pd
单击工具栏“运行”按钮或按住Shift+Enter键，单元格左侧的［］会先变为［∗］再变为［＜num＞］。［］：表示运行前，［∗］：表示运行中，［＜num＞］：表示已运行结束，＜num＞代表的是运行结束后当前单元格［］所显示的数字。运行后如图1-22所示。
图1-22 Jupyter Notebook命令运行模式（2）
［∗］运行后会产生3种可能的结果：
（1）报错，会出现一串提示。
（2）运行正常，但无法看到结果。
（3）运行正常，可以看到运行结果。
报错举例：print（1+＂2＂），如图1-23所示。
图1-23 Jupyter Notebook报错提示
如果有对变量进行赋值的代码，运行结束后，意味着变量已被存入内存，则此变量可以在后面直接调用。这是Jupyter强于其他解释器的地方，示例代码如下：
a = 3
b = 2+a
b
结果为5，如图1-24所示。
图1-24 Jupyter Notebook的运行结果
如果需要重新运行Notebook中的所有代码，则可单击工具栏的双三角形（►►）或通过菜单工具栏Kernel→Restart & run all，在弹出的确认对话框中，单击“重启并运行所有代码块”按钮，如图1-25所示。
注意： 后续第1～7章的代码都是以Jupyter Notebook演示为主，其中In［］：单元格内，代表的是代码的输入，Out［］：代表的是代码的输出。若采用Spyder或PyCharm等编译代码，则在所有显示输出的部分，可能需要在外面套上print（）才可以得到Jupyter Notebook中显示的结果。
图1-25 重启并运行Jupyter Notebook的所有代码块
单击下拉菜单，选择Markdown。Markdown模式的几个特征如图1-26所示。
图1-26 Markdown模式（1）
Markdown单元支持对文本进行编辑。采用Markdown的语法规范，可以设置文本格式、插入链接、图片及数学公式。同样使用Shift+Enter运行Markdown单元来显示格式化的文本。在单元格外面单击，进入蓝框，然后按下M键；或者在工具栏菜单中选择Markdown。在单元格输入print（1+2），对比前后的效果，如图1-27所示。
图1-27 Markdown模式（2）
在Markdown模式下，文本字符串末尾的空格会影响显示的结果，如图1-28所示。
图1-28 Markdown模式（3）
在Markdown模式下，按下H键，查看所有快捷键，如图1-29所示。
图1-29 常用快捷键
Jupyter Notebook常用快捷键见表1-1。
表1-1 Jupyter Notebook常用快捷键
%，%%，称为魔术关键字（Magic Keywords），是用于控制Notebook的特殊命令。以下是Jupyter Notebook中较常用的几个魔法命令。
（1）%timeit：获取代码的运行时间。
（2）%ls：获取当前目录下所有的文件内容。
（3）%matplotlib inline：在文档中嵌入Matplotlib生成的图形。注意：如果用了这个魔法函数，则可以在代码中省略plt.show（）。
（4）%run：运行“.py”格式的Python文件。
（5）%load：用外部脚本替换当前单元格。
（6）%pwd：获取当前目录。