大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程环境正确的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程环境正确的解答，让我们一起看看吧。
python运行要什么环境？
我也在学习python，估计和你差不多水平，下面的只是我自己的一些经验，参考一下就好。我自己的背景是搞搞硬件的，之前只有四年多的C51经验，想用Python在业余做一些数据处理方面的工作就开始Python学习之路。
1）对于Python的集成开发环境，我对比各种工具最后选择了Anaconda，这应该是对初学者最友好的一个集成开发环境了，里面有一大堆安装好的工具包，比如Python的各种版本、numpy、pandas等，不用自己费力去安装。不过它的***在境外，下载很慢，在国内强烈推荐有清华的镜像站，速度超快。
2）安装好后，代码可以在命令行或Spyder里运行，我一直选择的是spyder，反正我写的代码也只是自己用用，不需要拿到其它电脑上运行。不过之后某一天为了将python文件打包成exe，在其它电脑上运行，在网上搜索就半天方法，看大家都推荐pyinstaller，都说pyinstaller使用简单，但我按照网上攻略怎么都安装不成功，只能作罢。
3）入门书籍我选择清华大学《Python编程入门经典》，还有Python的***去查资料，对于我这种初学者足够了。
我这半吊子运行python代码的经验，希望对你有用。
Python自带的开发环境是什么？
Python开发环境主要包含两个部分：编辑Python代码的编辑器，运行Python代码的解释器，而Python程序开发一般包含两部分，Python程序和运行Python程序。
Python语言就是一种编程语言，有符号和文字组成，使用Python语言的目的就是为了控制计算机硬件进行工作。
解释器负责将文字和富豪转换为机器指令，本质就是一个运行在操作系统上的程序。
python需要的电脑环境？
Python支持常见的主流平台，如AIX、HPUX、Solaris、Linux、Windows等
CPU为酷睿i5 / i7
内存 4G / 8G
硬盘 500G，或者用 SSD
前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。
更重要的，做量化需要数据、需要量化引擎系统，这需要很多开发工作，可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。
开发环境的配置：
下载安装Python时，要把Python添加到环境变量，或者手动复制Python路径添加到环境变量
集成开发环境（ide）,这里推荐使用pycharm
如何选择合适的Python开发环境？
这个因人而异了，简单入门的话，可以使用VS Code，Sublime Text等这些轻量级代码编辑器，专业一点的话，就是Pycharm，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
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PyCharm
这是一个非常专业的Python开发工具（IDE环境），对于编写和维护大型项目来说，非常合适，常见的智能补全、代码高亮、语法提示、错误检查等功能，这个软件都能很好兼容，除此之外，还支持代码重构、代码分析、[_a***_]测试等高级功能，因此开发调试效率更高，如果你是一个专业Python开发者，建议使用这个工具，非常不错：
02
Visual Studio Code（VS Code）
相比较PyCharm来说，VS Code的功能就有些弱，但优点是轻巧灵活、免费开源、简单易学，支持自动补全、代码高亮、语法提示、Git等常见功能，除此之外，插件扩展丰富，安装Python插件后，也可直接调试运行Python程序，对于初学者来说，非常友好，也非常容易掌握和使用：
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到此，以上就是小编对于python编程环境正确的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程环境正确的4点解答对大家有用。
