在Windows 7/8/10下安装Python开发环境
装Lantern等软件翻墙
安装Python(Python installer 带有一个低版本的Pip)。确保普通用户对Python安装在C盘的路径，有写权限。
根据电脑的操作系统选择相应的python安装包
python installer 自带pip包管理器，所有一般情况下不需要在安装一遍pip包管理器
安装git-scm，使得win具备Linux cli。不过绝大多数命令多了exe后缀！！！如python.exe
在“我的电脑”里修改python的管理权限。（这一步就是为了确保普通用户对Python安装在C盘的路径，有写权限。）
用git更新pip到最新版本：python -m pip install --upgrade pip
用 pip安装 pandas 0.16.2和jupyter
pip.exe install -I jupyter
pip.exe install -I pandas==0.16.2 jupyter
pip.exe install -I numpy
等其他安装包（除非修改了repo为国内镜像，否则最好“科学上网”。另外上一点的写权限满足，才能成功安装，否则抛WindowsError）
运行jupyter：jupyter-notebook.exe
（运行jupyter-notebook.exe在默认浏览器，以该指令运行的目录为工作目录，启动notebook IDE）
对git的理解与简易使用
1. Git：免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。与之前用过的SVN很像。
2. Git — The stupid content tracker, 傻瓜内容跟踪器。采用“工作流”的形式进行记录。
3. Git 是用于 Linux内核开发的版本控制工具。目前GIT已经可以在windows下使用，Windows版本的GIT提供了友好的GUI(图形界面)，安装后很快可以上手。
4. 对Git工作流的深度理解
可见链接详细解释
4.1 集中式工作流
也许在之前的开发中国你已经很熟悉Subversion，集中式工作流让你无需去适应一个全新流程就可以体验Git带来的收益。这个工作流也可以作为向更Git风格工作流迁移的友好过渡。
Git加强开发的工作流相比SVN的几个优势：
—&首先，每个开发可以有属于自己的整个工程的本地拷贝。隔离的环境让各个开发者的工作和项目的其他部分修改独立开来 ，自由地提交到自己的本地仓库，先完全忽略上游的开发，直到方便的时候再把修改反馈上去。
—&其次，Git提供了强壮的分支和合并模型。不像SVN，Git的分支设计成可以做为一种用来在仓库之间集成代码和分享修改的『失败安全』的机制。
4.2 工作方式
相比SVN缺省的开发分支trunk，Git叫做master，所有修改提交到这个分支上。
开发者开始先克隆中央仓库。在自己的项目拷贝中像SVN一样的编辑文件和提交修改；但修改是存在本地的，和中央仓库是完全隔离的。开发者可以把和上游的同步延后到一个方便时间点。
要发布修改到正式项目中，开发者要把本地master分支的修改『推』到中央仓库中。这相当于svn commit操作，但push操作会把所有还不在中央仓库的本地提交都推上去。
4.3 冲突解决
中央仓库代表了正式项目，所以提交历史应该被尊重且是稳定不变的。如果开发者本地的提交历史和中央仓库有分歧，Git会拒绝push提交否则会覆盖已经在中央库的正式提交。
在开发者提交自己功能修改到中央库前，需要先fetch在中央库的新增提交，rebase自己提交到中央库提交历史之上。
这样做的意思是在说，『我要把自己的修改加到别人已经完成的修改上。』最终的结果是一个完美的线性历史，就像以前的SVN的工作流中一样。
如果本地修改和上游提交有冲突，Git会暂停rebase过程，给你手动解决冲突的机会。Git解决合并冲突，用和生成提交一样的git status和git add命令，很一致方便。还有一点，如果解决冲突时遇到麻烦，Git可以很简单中止整个rebase操作，重来一次（或者让别人来帮助解决）。
从服务器上克隆完整的远程Git仓库（包括代码和版本信息），到本地仓库中：git
clone+仓库链接
从一个分支切换到另一个分支：git checkout+分支名，如切换到testing分支
$ git checkout testing
在将远程仓库中的代码更新到本地仓库之前，进行本地仓库代码检查，掌握本地仓库当前状态：git
对远程仓库进行修改，将远程仓库中的代码更新到本地仓库：git
在自己的机器上根据不同的开发目的，创建分支，修改代码
创建分支，且不会自动切换当前分支：git
branch，如在当前 commit 对象上新建一个分支指针testing
$ git branch testing
在本地仓库上合并分支：git
从一个分支转移到另一个分支：git
将修改后的代码保存在本地仓库中：git
commit(和SVN不同，SVN只有远程仓库，没有本地仓库，所以SVN中的commit是指将在本地修改好的代码提交给远程仓库)
将保存在本地仓库的代码发布至远程仓库中：git
将某个目录下的所有内容全都纳入内容跟踪之下：git
12. 对Git分支的一个详细理解与代码可见链接
&&相关文章推荐
参考知识库
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(1)(1)(1)(3)windows下第一个django项目搭建过程 - 郑星阳 - ITeye技术网站
博客分类：
作者：zccst
一、Windows下python+django环境搭建
1，python安装
把python路径添加到环境变量。并测试添加成功。
2，django安装
(1)下载
(2)加压
(3)在命令行模式下执行
python& setup.py install& #进入django解压后的文件夹
这样Django被安装到Python的相关库路径里，
如：D:\Python25\Lib\site-packages\django& 当然有些依赖的文件也分别附加到Python相关类库里了。
做法和上面的增加Python环境变量做法相似，复制Django的安装路径D:\Python25\Lib\site-packages\django\bin到Path变量值里，
(4)d:\Python25\Lib\site-packages\django\bin是否存在，然后创建一个工程
Django-admin.py startproject testdemo #设置环境变量后，可以在任何路径下直接使用Django-admin.py
然后进入该目录
然后Dos里输入 manage.py runserver，启动Django的自带Web服务器，
在浏览器上输入：127.0.0.1:8000,便能浏览你创建的网站了。
另，测试是否添加成功：
从图中看到，我们首先在操作系统提示符下执行 “django-admin.py --version”，系统打印出Django的版本号“1.3.1”。接着我们输入“Python”进入到python运行环境，在“&&&”提示符下，我们输入一个python的模块导入语句 “import django”，这个语句表示我们在目前 python 运行环境中引入"django"这个功能模块；然后我们使用这个功能模块的“VERSION”方法来查看这个模块的版本号，同样我们也看到了相同的版本号。如果你的电脑上也完整的看到这些信息的话，那么OK，这证明你的电脑已经可以开始执行基于Django系统的python程序了。
二、使用Eclipse创建Django框架项目
创建Django website：
step1:File-&New-&Other...-&Pydev Django Project
step2:输入项目名称，在接下来的reference page对话框中，直接next即可
step3:在接下来的数据库设置中，选择数据库类型，输入数据库名，端口，用户名和密码。
(前提是你的Mysql_Python插件安装成功，下面你会发现这是一个痛苦的过程)
step4:运行
方式一：类似Java，在点击上面的Run按钮，Run as Django
方式二：Eclipse中选中刚创建的工程，如本例的DjangoTest，右键，
选择”Run As” –& “pydev:Django”，在Console窗口会出现下图所示文字
注，运行后就不需要再像上面命令行一样
Django-admin.py startproject testdemo和manage.py runserver了
三、安装其他插件
安装其他python插件
安装了下面的python插件，一般的安装是用不到的，这是我们的程序用的。安装方法，有的安装版插件可以直接双击安装，解压版的安装方法同django。中间装其中一个的时候报了一个错，不能找到什么东西，具体忘记了，后来安装了Microsoft Visual C++ 2008 Express Edition，重启电脑好了
setuptools-0.6c11.tar.gz
flup-1.0.2.tar.gz
pip-1.0.tar.gz
xlwt-0.7.4.tar.gz
MySQL-python-1.2.3.tar.gz
avidal-django-pyodbc-6f2dfa3
pyodbc-3.0.3
四、MySQL-python安装过程中的错误及解决办法
Mysql-Python是Python连接Mysql的接口
1，命令行方式安装
使用MySQL-python-1.2.3.tar.gz
python setup.py install& #在Mysql-Python解压后的文件下，Python已添加至环境变量
报错1：没有安装setuptools
setuptools-0.6c11.tar.gz&
，在lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的安装文件
解决办法：
编辑setup_windows.py文件（第八行）
#serverKey = _winreg.OpenKey(_winreg.HKEY_LOCAL_MACHINE,options['registry_key'] )
#mysql_root, dummy = _winreg.QueryValueEx(serverKey,'Location')
mysql_root = "F:\devtools\MySQL\MySQL Server 5.5"
报错3：IndentationError: unexpected indent，意外的缩进
新增一行，先顶格，再四个空格。
报错4：Unable to find vcvarsall.bat
首先安装MinGW()，在MinGW的安装目录下找到bin的文件夹，找到mingw32-make.exe，复制一份更名为make.exe；
把MinGW的路径添加到环境变量path中，比如我把MinGW安装到D:\MinGW\中，就把D:\MinGW\bin添加到path中；
打开命令行窗口，在命令行窗口中进入到要安装代码的目录下；
输入如下命令就可以安装了。
setup.py install build --compiler=mingw32
解决方案是将D:\MinGW\lib再添加到PATH中。
然后是无尽的错误，最终放弃。
期间，换过也不行
2，改用下载XX.exe文件安装
MySQL-python-1.2.2.win32-py2.6.exe&
安装完毕，打开cmd，输入python，然后输入
import _mysql和import MySQLdb，若没有提示错误，则表示安装成功。
遗憾的是，我的照样报错
错误1：
import _mysql
ImportError:
DLL load failed:
找不到指定的模块。
解决方法：下载libmmd.dll(附件)和libguide40.dll(附件)两个dll文件并复制到python安装目录的Lib\site-packages下。
解决方法：把mysql安装目录的bin\libmySQL.dll文件复制到python安装目录的Lib\site-packages下
错误2：
警告：Python26\lib\site-packages\MySQLdb\__init__.py:34: DeprecationWarning: the sets module is deprecated& from sets import ImmutableSet
解决办法：
找到Python26\lib\site-packages\MySQLdb下的__init__.py文件
1) 在文件中 "__init__", 注释掉:
from sets import ImmutableSet
class DBAPISet(ImmutableSet):
新增:
class DBAPISet(frozenset):
2) 在文件中"converters.py", 注释掉& from sets import BaseSet, Set 这一句话。
3) 在文件中"converters.py", 修改 "Set" 成为 "set" ( 只有两个地方需要修改):
大概 line 48: return Set([ i for i in s.split(',') if i ]) 》》 return set([ i for i in s.split(',') if i ])
大概 line 128: Set: Set2Str, 》》 set: Set2Str
另外英文原版说明如下：
1) file "__init__", replace:
from sets import ImmutableSet&
class DBAPISet(ImmutableSet):&
class DBAPISet(frozenset)
2) file "converters.py", remove:
from sets import BaseSet, Set
3) file "converters.py", change "Set" by "set" (IMPORTANT: only two places):
line 48: return set([ i for i in s.split(',') if i ])
line 128: set: Set2Str,
另：并不是一定需要更改以上三项，我此次只是更改了__init__.py文件即可消除该警告，而我将三处全部更改，却导致错误。
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谢谢，虽然不能给你赞助，但是要给你顶
阿凡达阿凡达阿凡达阿凡达阿凡达阿凡达阿凡达阿凡达阿凡达阿滕庆亚 ...
用过SpreadJS，也包含数据可视化的图表
不知道为什么，我尝试用标签引入没有效果，而通过 preload ...初识Windows下Python开发Spark - 简书
初识Windows下Python开发Spark
最近需要在Windows上配置python 开发 Spark应用，在此做一个总结笔记。
Spark 简介
Spark的介绍及运行环境要求，引自
Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing system. It provides high-level APIs in Java, Scala, Python and R, and an optimized engine that supports general execution graphs. It also supports a rich set of higher-level tools including Spark SQL for SQL and structured data processing, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming.
Spark runs on both Windows and UNIX-like systems (e.g. Linux, Mac OS). It’s easy to run locally on one machine — all you need is to have java installed on your systemPATH, or the JAVA_HOME environment variable pointing to a Java installation.
Spark runs on Java 7+, Python 2.6+/3.4+ and R 3.1+. For the Scala API, Spark 2.1.0 uses Scala 2.11. You will need to use a compatible Scala version (2.11.x).
从官方网站下载tar包
Download Spark package.png
Spark 由 Scala语言开发，而Scala也是运行于JVM之上，因此也可以看作是跨平台的，所以在下载 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 之后， 在Windows 平台直接解压即可。
在Spark 的 sbin 目录下，并没有提供Spark作为 Master 启动脚本，所以在windows下，我们借助spark-shell, pyspark等方式启动并调用Spark。
配置环境变量
假设 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 已被解压至E:\Spark, 接下来需要配置环境变量。 对于python开发来说，有三个环境变量至关重要。 开始-& 计算机， 右键点击 -& 属性-&高级系统设置-&环境变量，在系统环境变量中添加环境变量 SPARK_HOME和PYTHONPATH，并将Spark\bin加入到系统Path变量中。
SPARK_HOME=E:\Spark
Path=%SPARK_HOME%\%Path%
PYTHONPATH=%SPARK_HOME%\P%SPARK_HOME%\Python\lib\py4j-0.10.4-src.zip
切记，如果在windows下已经通过cmd打开命令窗口，则需要退出命令窗口再重新打开，以上设置的环境变量才会生效。
Python Spark入门示例
在Spark的安装包，提供了经典的入门示例程序，通过这些示例程序演示了基本的Spark开发和API调用过程。
1. Word Count
统计文本中某一单词的重复次数，是在技术面试中，特别是考察编程能力经常遇到的面试题，网络中也有各种语言的解题代码。在Spark的示例中，通过非常精悍的代码展示了Spark的强大。
from __future__ import print_function
import sys
from operator import add
# SparkSession：是一个对Spark的编程入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext，方便调用Dataset和DataFrame API
# SparkSession可用于创建DataFrame，将DataFrame注册为表，在表上执行SQL，缓存表和读取parquet文件。
from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == "__main__":
# Python 常用的简单参数传入
if len(sys.argv) != 2:
print("Usage: wordcount &file&", file=sys.stderr)
# appName 为 Spark 应用设定一个应用名，改名会显示在 Spark Web UI 上
# 假如SparkSession 已经存在就取得已存在的SparkSession，否则创建一个新的。
spark = SparkSession\
.appName("PythonWordCount")\
.getOrCreate()
# 读取传入的文件内容，并写入一个新的RDD实例lines中，此条语句所做工作有些多，不适合初学者，可以截成两条语句以便理解。
# map是一种转换函数，将原来RDD的每个数据项通过map中的用户自定义函数f映射转变为一个新的元素。原始RDD中的数据项与新RDD中的数据项是一一对应的关系。
lines = spark.read.text(sys.argv[1]).rdd.map(lambda r: r[0])
# flatMap与map类似，但每个元素输入项都可以被映射到0个或多个的输出项，最终将结果”扁平化“后输出
counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \
.map(lambda x: (x, 1)) \
.reduceByKey(add)
# collect() 在驱动程序中将数据集的所有元素作为数组返回。 这在返回足够小的数据子集的过滤器或其他操作之后通常是有用的。由于collect 是将整个RDD汇聚到一台机子上，所以通常需要预估返回数据集的大小以免溢出。
output = counts.collect()
for (word, count) in output:
print("%s: %i" % (word, count))
spark.stop()
测试数据, 可以拷贝下面的文字存入一个文本文件，比如a.txt
These examples give a quick overview of the Spark API. Spark is built on the concept of distributed datasets, which contain arbitrary Java or Python objects.
执行测试结果
wordcount.jpg
RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 , 支持多种来源 , 有容错机制 , 可以被缓存 , 支持并行操作
RDD有两种操作算子：
Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住了数据集的逻辑操作
Ation（执行）：触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算
常见执行错误
初次执行Python Spark可能会遇到类似错误提示
python spark error.jpg
之所以有上面提示的内容，主要包含两部分配置问题
1. 日志输出
Spark在执行过程中，很多INFO日志消息都会打印到屏幕，方便执行者获得更多的内部细节。开发者可以根据需要设置$SPARK_HOME/conf下的log4j。在 $SPARK_HOME/conf 下 已经预先存放了一份模版log4j.properties.template文件，开发者可以拷贝出一份 log4j.properties, 并设置成WARN
将log4j.properties.template 中的 INFO
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=INFO, console
修改为 WARN， 存入log4j.properties
# Set everything to be logged to the console
log4j.rootCategory=WARN, console
2. Could not locate executable null\bin\winutils.exe
首先，下载 winutils.exe，并保存至 c:\hadoop\bin
其次，设置HADOOP_HOME环境变量，指向 c:\hadoop, 并将HADOOP_HOME加到系统变量PATH中
set HADOOP_HOME=c:\hadoop
set PATH=%HADOOP_HOME%\%PATH%当前位置： >
Windows 下 Python开发环境搭建
来源：装机员┆发布时间： 04:19┆点击：
装机员为您提供的文章咨询供您阅读，如何使用的方法对您有帮助也请您举手之劳分享给您身份的人。
　　虽然网上有很多Python开发环境搭建的文章，不过重复造轮子还是要的，记录一下过程，方便自己以后配置，也方便正在学习中的同事配置他们的环境。
　　1.准备好安装包
　　1）上python官网下载python运行环境（https://www.python.org/downloads/），目前比较稳定的是python-3.5.2
　　2）上pycharm官网下载最新版的IDE（），官网提供了mac、windows和linux三种版本，我下的是pycharm-community-.exe
　　2.安装软件
　　1）安装python运行环境
　　双击python-3.5.2.exe
　　一般采用自定义安装比较好，不然自动安装会把环境安装到个人目录里，有时要找起来很麻烦
　　另外第二个红框前面的勾记录打上，不然需要手动在windows环境变量的路径中添加python安装路径
　　这里将安装路径手动修改一下，可以安装到C盘也可以安装到D盘
　　完成安装
　　然后我们打开CMD，在里面输入python，就可以直接进入进行编码了
　　我们可以输入print('hello world!')来测试一下python运行，如下图
　　如果输入python出现下面错误
　　那就得手动将python安装路径添加到系统环境变量中
　　打开开始菜单，对计算机点右键=》属性
　　选中后点击编辑，在最后面分别添加
　　;C:\Python\Scripts\;C:\Python\;
　　这是刚才的安装路径
　　然后打开新的CMD（要开新的cmd才有效），输入python就可以看到刚才的提示进入编码界面了
&　　2）安装pycharm开发IDE
　　双击pycharm-community-.exe，一般按正常的默认安装项就可以了
　　这里是选择IDE编辑界面皮肤的，一般来说使用黑底灰字看起来没那么刺眼，对眼好一点，这里选择以后还可以在里面设置。
　　提交后安装成功。
　　汉化方法
　　到网上下载个汉化包改名为resources_cn.jar，然后直接复制到安装路径下的lib文件夹里，重新打开IDE就自动汉化了
　　想要取消汉化，只需要将这个文件删除，重新打开IDE就自动恢复英文版本
　　建议不要进行汉化，因为汉化后有一点功能使用不了或点击不了
　　要配置编辑界面皮肤，可按下面进行配置。一般字体按默认项会比较小，也可以按下面的配置修改大一些。
　　这里的列表项选择可以使用不同的皮肤
　　使用默认项时，字体大小无法直接进行修改，点击Save As... 另存为后就可以修改
　　另存为后现在就可以直接修改了
　　3.安装python各种包
　　安装包有两种方法，一种是使用命令行，一种是IDE选择安装
　　1）命令行安装方式
　　打开cmd，输入pip install flask （你要安装的包名称），按回车就开始进入安装了
　　等一会就安装成功了
　　一般我们需要将pip升级到最新版本，这样可以减少安装问题的出现
　　在cmd中输入下面命令，就会启动pip升级
以上就是装机员给大家介绍的如何使用的方法了，如何使用的方法到这里也全部结束了相信大家对如何使用的方法都有一定的了解了吧，好了，如果大家还想了解更多的资讯，那就赶紧点击吧。
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不知道有没朋友跟我一样是 Ubuntu 和 Windows 双系统？今天有朋友问到我，当他从 Ubuntu 系统重新启动到 Windows 时，会发
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