KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票：数据科学中最好用的Python IDE是什么？
本次调查共有1900多人参与，调查结果如下图所示。前5个选择是：
Jupyter，57%
PyCharm，35%
Spyder，27%
Visual Studio Code，21%
Sublime Text，12%
如果你是数据分析师，使用notebook，方便分析数据。使用教程：
如果你是开发人员，使用pycharm，方便项目管理。使用教程：
Python集成开发环境(IDE)果断用pycharm，下面我具体聊以下2个内容：
1)pyhthon编译环境和开发环境是什么关系？
2)刚开始接触Python，怎样快速上手pycharm？
1.pyhthon编译环境和开发环境是什么关系？
Python编译环境可以理解为我们盖房子中的地基，因为只有地基有了，其他房子的东西才能在这个环境上顺利里的运行起来。同样的，python编译环境，也就是软件里的地基。只有这个环境有了，你开发的东东才能运行起来。
那么Python开发环境有是个什么鬼呢？
为了更快效率的完成数据分析“盖房子”的工作
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