問答專欄Q & A COLUMN
謝謝邀請回答，作為一個用python多年的編程一線的碼農來說回答這個問題，還是比較恰當的。
人工智能是以后社會發展的趨勢學習人工智能最簡單的入門語言就是Python，而且也是現在應用的最廣泛的人工智能語言。Python不僅能做人工智能，而且它在數據分析和數據爬蟲以及很多包括游戲開發上面，也有不俗的表現。學會的python不僅僅會為學習生活帶來便利，而且學會python就為入門人工智能打好了很堅實的基礎。
另外跟從成功人士的腳步能讓我們也邁入成功，現在學習python的成功人士也挺多的，就好像房地產大佬潘石屹現在就在兢兢業業的學習python。
上面說到學習python的重要性，現在具體說下anaconda和pycharm。
anaconda是Python安裝包,在里邊含有豐富的python庫，對于剛學習py的小伙伴來說，搭建一個方便可用的Python環境，對學習入門至關重要。
anaconda就是這么一個簡單易安裝，而且功能強大的Python基礎環境安裝軟件。
當安裝好環境以后，有一個好用的開發工具，對于程序員和編程的小伙伴來說也是非常至關重要的。
在好用的編程ide環境里邊可以看到高亮的語法人一眼就能看出哪里有語法錯誤，而且還可能很方便的進行程序的調試以及程序的運行，所以說pycharm對我們來說也是非常有幫助的。
綜上所述，我們學習Python，首先要用aconda環境設置，在用pycharm來進行編程。謝謝大家。
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如果只是基本的數據處理，表格確實夠用了。但如果想入門真正的數據處理，尤其是數據量超過一定級別后，再用表格，就顯得相形見絀了，而Python可以說游刃有余。
既然樓主想更上一層，那Python確實是不二之選。
pycharm
pycharm是Python的一個強大的IDE，語法補全，高亮，語法檢查，運行調試，不但一應俱全而且非常易用?？梢宰屇愀菀椎纳鲜諴ython這門語言。
Anaconda
Anaconda是一個專門用于科學計算的強大工具。內部不但繼承了各種強大數據處理庫，而且集成了用于數據采集和處理的各種環境，無需配置，直接使用。尤其是Jupyter Notebook可以說是數據處理的首選。
推薦Pycharm用來學習python，因為這個IDE確實非常讓人省心，讓你專注于python的學習。而后續的數據處理工作建議用Anaconda，結合Jupyter Notebook可以助你從龐雜的數據中迅速理清頭緒。
如果想系統的學習python的數據處理，推薦大家學習機械工業出版社出版的《利用Python進行數據分析》
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Python屬于腳本語言，其效率很高，所以才有了"人生苦短，我用Python"，這句真理名言，從目前市場上來看數據分析，數據挖掘，人工智能都在使用Python，也因此Python的市場份額一度超越Java，從此可以看出Python的流行趨勢。
數據分析目前也是一個比較火熱的崗位，其前景也是不可估量的，Python作為數據分析的主要開發語言，其效率可見一斑，使用Python做數據分析簡直就是如魚得水，工作效率極高，而且Python擁有的強大的庫，給做數據分析的人也帶來了很大的便利，我自己也在用數據分析這塊，所以感觸非常深刻，跟用Excel做分析，兩者不能同日而語！
再說說pycharm，這個是開發工具，適合做項目的時候使用，此工具對于代碼提示非常友好，用起來也非常舒服，個人喜歡用這個工具，同anaconda相比之下，敲代碼簡直不能比，不同的是pycharm安裝第三方庫沒有anaconda方便。
anaconda優點是擁有強大的第三方庫，安裝方便，另外anaconda中的Spyder，Jupyter notebook，jupyter做數據分析是利器，方便操作，簡單，只是代碼提示不友好，大型項目還是需要使用pycharm，當然anaconda對于代碼提示這塊不如pycharm
總之，從事數據分析，數據挖掘，人工智能這方面Python是必備技能，而pycharm和anaconda各有利弊，看自己項目的規模，以上就是我的回答，希望可以幫到你！
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很高興能回答你的問題
我是一個科創老師，主要是針對編程及STEAM教育，我就在教育領域談談自己的看法吧。
要想知道Python值不值得學，學了有多大作用，我們就必須了解下Python的起源，我跟我的學生也是這么說的，知己需要多去試煉，知彼需要多去發現。Python是由ABC語言演變而成的，ABC語言的敗落到Python的興起，是因為一位荷蘭科學家--吉多范羅蘇姆。他發現了其中的根源，并對ABC腳本語言進行修改，并取名為Python（蟒蛇）。當時對這門語言的定位就是開源、人人都是創作者，在現在看來好像不算什么，但是對于20世紀而言，應該是比較少見的。開源及很好的社區效應，吸引了全球大咖加入進來，最終就出現了Python第三方庫（pygame、turtle、micropython庫等等）最終讓很多的軟件工具都變得簡單易操作。
教育工作是一件繁瑣又細致的活，活好不好，就看你的產出效率如何。
Python在excel表格制作、分析方面，完全幫我解決了很多問題。我知道有人說，Excel表格，你學會了它，那也可以加快效率。首先，我得實際經驗告訴我，不然。因為我懂excel，但每天還是會有很多表格需要去處理、分析，但我掌握了一套表格從制作到分析，完全自己完成的程序后，我得工作就僅僅是監督，大大縮減了我的工作量。
在教學方式上，它也可以幫助到我很多。
Python在制作pdf上面，也可以幫我解決很多問題，別的不說，就說上次學生參加活動的照片，那可是好幾百張啊，我想把這些照片做成PDF格式，再寫成電子書，發給家長觀摩。但在wps找了很多，也沒找到怎么將圖片一鍵批量轉成pdf，后來用Python實現了功能。當然，后來我也用了同樣的方法，將一些ppt課件、word弄成了可以在線觀看的電子書，還可以設置觀看密匙，很是方便。
在學習上，可以幫助學習國外的先進教育成果
Python也可以制作大型的軟件工具，之前我結合了百度文字識別、圖片識別、百度翻譯等，做了一個閱覽英語圖文的軟件工具，將他封裝成了.exe?？梢詭椭胰プR別圖片上，文字上等一些英文意思。作為一名老師，不能只是去叫學生全面發展，自己卻后知后覺。老師當為先驅，給學生做一些模范。
至于pycharm和anaconda而言
這兩個軟件我都有下載，其實這兩個軟件只是輔助來學習Python、或者說來輔助實現某些程序。但不得不說，各個軟件之間有長有短。
首先說下pycharm
作為Python專業的開發工具，它當仁不讓。不過既然是專業的，那肯定是需要收費的。不過，網上也有很多破解版，我也是下載了破解版（畢竟不是做開發，只是用來解決日常工作問題）。難就難在破解版的下載及安裝上，很多人想跳出試用，并想長期使用pycharm,那就需要很復雜的一套流程，而且在破解中會用到激活碼，激活碼隨時都可能失效。如果有人之前是學Java的，我建議可以使用eclipse來進行編譯Python，只需要安裝一個Python編譯就可以。
再來說說anaconda
它在下載方面和使用方面來說，就簡單的多了，一般的下載安裝就可以搞定，里面也有很多編譯工具，像jupyter notebook、spider等等，都是可以很好地使用Python，但我使用不太習慣，也只有一般做數據分析處理的時候，我才會用它。因為可以實現逐行運行，這點在數據分析上，比pycharm要好一點。
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Python編程語言近年來勢頭很猛，是TOBIE編程語言榜單前三的常客，并不斷沖擊Java和C的領先位置。
近日，Python軟件基金會（PSF）與Jetbrains聯合發布了《2019年Python開發人員調查》，這份覆蓋150多個國家，2.4萬開發者和程序員的調查，有助于我們了解Python未來的現狀和未來發展趨勢。
在調查中，84%的程序員將Python作為主要的編程語言，16%將其作為第二語言。
提到使用Python的主要目的，58%的程序員既用于工作也用于個人研究；21%的程序員用戶個人、教學和獨立項目；21%的程序員多帶帶用于工作。
Python的主要用途方面，59%的程序員用于數據分析；51%的用于Web開發；40%用于機器學習。將Python作為數據分析是最常用的方式，一直保持穩定。
關于Python的使用版本，雖然Python 2已經不再維護，但仍有10%的程序員在使用。在使用Python 2的用戶中，最大的份額是Web開發，占45％。
在最新的Python 3系列版本使用中，超過一半的Python 3程序員使用Python 3.7，是2019年底最受歡迎的Python版本。
在框架、庫和工具方面，適用于Python的頂級Web框架為Flask和Django，而領先的數據科學框架和庫為NumPy，Pandas，Matplotlib；領先的大數據工具為Apache Spark，Kafka，Hadoop/Mapreduce。
在數據庫方面，PostgreSQL排名第一，領先于MySQL。
Python程序員最喜歡哪種云平臺？AWS占據了55％的份額，其次是GCP，占據了33％的份額。在容器中的運行代碼越來越流行，今年為47％，去年為40％，已經超過了虛擬機中的運行代碼。
Linux是Python開發人員中最受歡迎的操作系統，68%的程序員使用。
在編輯器和IDE方面，JetBrains的PyCharm集成開發環境（IDE）市場份額最高，占33％，其次是微軟的開源跨平臺編輯器VS Code，占24％的份額。
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另外跟從成功人士的腳步能讓我們也邁入成功，現在學習python的成功人士也挺多的，就好像房地產大佬潘石屹現在就在兢兢業業的學習python。
上面說到學習python的重要性，現在具體說下anaconda和pycharm。
anaconda是Python安裝包,在里邊含有豐富的python庫，對于剛學習py的小伙伴來說，搭建一個方便可用的Python環境，對學習入門至關重要。
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百戰程序員IT問題專業解答
學習python不僅僅能很好的對數據進行整理分析，還可以做人工智能方面，大數據分析，網絡爬蟲（比其他語言要簡便），運維，應用開發，科學計算，自然語言處理，web開發，機器學習。。。
anaconda和pycharm，是當前比較熱門的編輯器，
pycharm可以提高開發效率，比如語法高亮，智能提示，自動完成等，但是查看數據處理結果不是很方便；
anaconda最大的特點就是集成了Spyder（查看數據結果非常方便），Jupiter notebook(可以用來當筆記使用)，安裝第三方庫個人感覺比pycharm要方便，缺點就是智能提示有點呵呵呵；
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如果是做數據科學方面的，建議用
anaconda的里這兩個
Notebook，（瀏覽器界面形式，支持代碼分段運行，還可以圖片嵌入顯示，你可以將代碼轉文本，實時的做筆記，這個筆記不是使用注釋能夠比的，反正我覺得挺好用的，）
spyder（左邊是代碼區，右邊跑 ipython 終端, 可以開啟多個終端. 右邊的 ipython 終端窗口也可以內嵌顯示圖片，也可以運行代碼小片段，我一開始使用的就是這個IDE，用起來還可以，現在用的比較少了）
如果你做用用python做web開發，我強烈推薦
pycharm
這個IDE的集成度是真的很高，
什么virtualenv，Docker，Vagrant輕松，Git集成 ，
插件和集成終端以進行版本控制。
在您編碼時向您顯示PEP-8建議
調試功能，（這個我比較喜歡，用起來很香）
但是這個真的是占內存（我說的是運行內存）
集成一鍵創建 web項目，dajngo，flask等
支持你電腦上的各種文件格式，當然，什么音樂，視頻是不支持的。
有個有社區版和專業版，社區版很多功能都是受到限制的，你可以找找破解版的
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python可以做爬蟲、web開發、數據分析、自動化運維和自動化測試等。
做數據分析的話用anaconda更好些，但是還是要學習python基礎，可以看看百戰程序員。
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