Как настроить Python начинающему аналитику данных

Привет!. Даже если вы абсолютные новички, которые случайно услышали о Python и решили попробовать. Ни разу не слышали о каких-то там PyCharm, Anaconda, виртуальных окружениях. Мы хотим с нуля всё настроить, чтобы потом шаг за шагом учиться программировать и анализировать данные.

Содержание

Знакомство с Python и его установкой

Что такое Python?

Python — это язык программирования.

Его любят за простоту, наглядность и огромную коллекцию готовых библиотек. Многие аналитики и учёные пользуются Python, потому что в нём легко работать с данными и делать разные эксперименты.

Какую версию выбрать?

Рекомендуем Python 3.9 или 3.10:

Они достаточно свежие, поэтому поддерживают все актуальные библиотеки.
В более старых версиях (3.7, 3.8) есть риск, что чего-то не будет хватать.
В самых новых (например, 3.11+) некоторые библиотеки могут ещё не адаптироваться под новую версию. Обычно всё работает, но на 3.9—3.10 чаще всего можно не волноваться.

Шаги установки

Windows:
- Открываем сайт python.org.
- Ищем кнопку “Download Python 3.10” (или 3.9) для Windows.
- Запускаем скачанный файл (инсталлятор).
- Внимание! Когда дойдёшь до выбора опций, обязательно поставь галочку “Add Python to PATH”. Это важно: так Windows будет “понимать”, что у тебя установлен Python, и тебе не придётся прописывать пути вручную.
macOS:
- Переходим на python.org.
- Скачиваем установочный файл (обычно формат .dmg).
- Дважды кликаем, следуем инструкции установки.
- Альтернативный вариант — воспользоваться Homebrew (если знаешь, что это):
```
brew install python@3.10
```
  Но если не знаешь, что такое Homebrew, не беда. Скачай dmg-файл, будет проще.
Linux:
- Часто Python уже есть по умолчанию, но это может быть устаревшая версия.
- Попробуй в терминале набрать python3 --version или python --version.
- Если вдруг нужно другую версию, можно установить её через стандартный менеджер пакетов (например, sudo apt-get install python3.10 для Ubuntu) или опять скомпилировать с python.org (но это более продвинуто).

Проверка: после установки открываем терминал (или командную строку в Windows) и вводим:

python --version

Если выдаёт “Python 3.10.x” или что-то подобное — отлично, значит всё получилось.

Anaconda или Miniconda

Anaconda или Miniconda — это специальные сборки (дистрибутивы) Python, которые упрощают жизнь, когда вы хотите работать с анализом данных и научными библиотеками.

Представь, что кто-то заранее подобрал и упаковал самые нужные инструменты (NumPy, Pandas, Matplotlib, Jupyter, и так далее), а также удобную систему управления пакетами и окружениями — это и есть Anaconda.

Основные преимущества Anaconda/Miniconda

Простая установка кучи библиотек:
Вместо того чтобы вручную ставить каждую библиотеку через pip install …, вы ставите Anaconda, и у вас сразу доступен целый набор популярных пакетов для анализа данных, научных вычислений и машинного обучения.
Удобное управление окружениями:
Anaconda использует свою систему управления окружениями — conda. Она позволяет создавать изолированные “песочницы” для разных проектов (что очень важно, когда нужна разная версия библиотек).
- Пример:
```
conda create --name myenv python=3.10
conda activate myenv
```
- Здесь всё автоматически подбирается и устанавливается, без долгих конфликтов версий.
Графический интерфейс (Anaconda Navigator):
В полноценном Anaconda есть удобная программа Anaconda Navigator, где можно управлять окружениями, устанавливать пакеты, запускать Jupyter Notebook и многое другое без командной строки.
Miniconda — это “лёгкая версия” Anaconda:
- В неё не включён большой набор библиотек по умолчанию, только самое необходимое для работы conda.
- За счёт этого она весит меньше и ставится быстрее.
- Если вы знаете, какие именно пакеты вам нужны, вы можете поставить Miniconda, а потом вручную установить любые библиотеки (conda install numpy pandas matplotlib ...).

Кому подходит Anaconda/Miniconda?

Новичкам в Data Science, кто не хочет тратить много времени на установку десятка библиотек по отдельности. Anaconda сразу предоставляет готовую “комфортную среду” для анализа данных.
Людям, работающим над несколькими проектами, которым необходимо быстро переключаться между разными версиями Python и библиотек.
Тем, кто ценит удобство. Conda-окружения часто проще управляются, чем venv (хотя оба варианта хороши).
Пользователям macOS/Windows, где иногда труднее собирать библиотеки с нуля, а conda уже имеет готовые бинарные сборки (в отличие от некоторых пакетов в pip).

Что выбрать: Anaconda, Miniconda или обычный Python?

Если у вас много места на диске и вы хотите сразу получить все популярные библиотеки, ставьте Anaconda.
Если хотите минимальную установку и самостоятельно добавлять нужные пакеты, — Miniconda.
Если вы не возражаете вручную настраивать окружения с помощью стандартного venv и pip, можете работать с обычным Python.org-дистрибутивом.

В итоге всё сводится к комфорту и личным предпочтениям. Многие аналитики и специалисты по данным любят Anaconda за её готовность “из коробки” решать базовые задачи (Jupyter, NumPy, Pandas уже там). Но ничто не мешает вам установить чистый Python и все нужные библиотеки по отдельности.

Виртуальные окружения (venv, conda): что это и зачем они нужны

Зачем вообще эти окружения?

Представь, что ты через полгода захочешь сделать сразу два проекта. В одном проекте нужна библиотека “А” версии 1.0, а в другом — “А” версии 2.0. Если всё устанавливать на компьютер глобально, можно запутаться и внезапно всё сломать.

Виртуальное окружение — это такая отдельная “песочница”, куда ты ставишь нужные для проекта библиотеки, и они не мешают другим проектам.

Так у тебя в одном окружении библиотека будет 1.0, а в другом — 2.0, и никто не ссорится.

Создаём окружение

venv (простой инструмент, уже встроен в Python):
- Открой терминал (в Windows можно открыть “Командную строку” или PowerShell).
- Перейди в папку, где хочешь создать окружение (например, cd C:\папка\проекты).
- Выполни команду:
```
python -m venv myenv
```
  Здесь myenv — это название папки-окружения, можешь назвать как тебе удобно.
conda (если у тебя установлен Anaconda или Miniconda):
- В терминале:
```
conda create --name myenv python=3.10
```
- Дальше активируешь окружение (подробности ниже).

Активируем окружение (это значит “включаем песочницу”)

Windows (venv):
```
myenv\Scripts\activate
```
macOS/Linux (venv):
```
source myenv/bin/activate
```
conda:
```
conda activate myenv
```

После этого в командной строке появится что-то вроде (myenv) перед твоим именем пользователя. Это знак, что ты сейчас “внутри” окружения.

Выход из окружения:

deactivate

или (если conda)

conda deactivate

Установка библиотек (pip, conda), как их искать и что такое PyPI

Теперь, когда у тебя есть окружение, ты можешь ставить нужные библиотеки (пакеты) внутрь этого окружения, не боясь всё перезапортить глобально.

pip

pip — это программа, которая управляет пакетами. Она уже идёт вместе с Python.
Пример установки библиотеки requests:
```
pip install requests
```
Если ты сейчас в активированном окружении, то библиотека установится в это окружение, а не по всей системе.
Чтобы сохранить список всего, что поставил, можно набрать:
```
pip freeze > requirements.txt
```
А потом, на другом компьютере (или у друга), ты можешь сказать:
```
pip install -r requirements.txt
```
и все те же библиотеки установятся автоматически.

conda

Если пользуешься conda, то там команды похожи:
```
conda install requests
```
Обычно conda использует собственные каналы — например, defaults или conda-forge. Об этом можно прочитать на сайте Anaconda, если понадобится.

PyPI (Python Package Index)

Это “магазин” бесплатных Python-библиотек — pypi.org.
Когда ты делаешь pip install что-то, чаще всего pip скачивает это “что-то” с PyPI.
Если сомневаешься, какая библиотека тебе нужна, на PyPI можешь почитать описание или гуглишь “название_библиотеки python” — обычно всё находится.

Текстовые редакторы, IDE и отладка (PyCharm, VS Code)

Что такое IDE?

IDE (Integrated Development Environment) — это “суперредактор” кода, который помогает:

Подсвечивать синтаксис
Показывать ошибки
Легко запускать и отлаживать программу
Иногда автоматически дополнять код

Примеров IDE много, но для Python самыми популярными считаются:

PyCharm (от компании JetBrains)
VS Code (Visual Studio Code) от Microsoft

PyCharm

Обычно PyCharm сам подхватывает твой установленный Python и умеет сам создавать виртуальные окружения.
Чтобы запустить программу, просто нажимаешь зелёную стрелку “Run” или правой кнопкой мыши по файлу → “Run …”.
Если хочешь посмотреть, что происходит внутри программы, есть режим отладки (“Debug”). Ты ставишь “точки останова” (breakpoints) на нужных строчках кода, запускаешь “Debug” и можешь видеть значения переменных в этот момент.

VS Code

Бесплатная, очень популярная IDE. По сути, это лёгкий и гибкий редактор кода с множеством плагинов.
Нужно установить расширение “Python” (официальное).
Снизу в окне можно выбрать, какой Python-интерпретатор использовать (то есть, какое окружение).
Запуск кода — кнопка “Run Python file in Terminal” (или через меню “Run and Debug”).
Отладка, аналогично PyCharm, — ставишь breakpoints и запускаешь режим Debug.

Зачем IDE, если есть “Блокнот”?

Можно писать и в обычном “Блокноте”, но тогда тебе придётся вручную запускать всё в терминале и “поломать глаза” в случае ошибок. IDE экономит время, нервы и делает процесс обучения более комфортным.

Jupyter Notebook или Google Colab

Иногда для анализа данных удобнее использовать Jupyter Notebook или Google Colab — это такие интерактивные блокноты, где код выполняется не целиком, а по ячейкам. Ты можешь тут же увидеть результат, построить график, вставить описание рядом, всё это выглядит красиво в одном документе.

Jupyter Notebook

Устанавливается командой:
```
pip install jupyter
```
или, если conda:
```
conda install jupyter
```
Запускаешь:
```
jupyter notebook
```
и в браузере откроется страничка, где можно создать новый блокнот (Notebook).

Google Colab

Если не хочешь устанавливать ничего локально, Colab даёт онлайн-среду от Google:
- Заходишь на colab.research.google.com.
- Авторизуешься в Google-аккаунте (Gmail).
- Создаёшь новый Notebook и начинаешь писать Python-код в ячейках.
Преимущество: всё происходит “в облаке”, не нагружает твой компьютер.
Минус: нужен стабильный интернет, и время сессии может ограничиваться.

Заключение: проверяем, что всё работает

Установили Python.
Создали и активировали виртуальное окружение (по желанию).
Поставили какую-нибудь библиотеку, например:
```
pip install requests
```
Проверили, что Python действительно запускается. Откройте терминал и наберите:
```
python
```
Затем внутри Python-оболочки сделайте:
```
print("Hello, Python!")
```
Увидели “Hello, Python!”? Поздравляю, значит ваш Python официально работает!

Если хоть один из этих шагов вызывает затруднения — не отчаивайтесь. Часто люди путаются в первой настройке окружения, особенно на Windows. Попробуйте ещё раз внимательно перечитать инструкцию или обратиться за помощью к поисковику: миллионы людей уже проходили этот путь.

Главное: не бойтесь экспериментировать. Это часть нашего процесса обучения: вы всё время будете пробовать что-то новое, ломать, заново устанавливать, менять окружения. Чем проще и чище ваша рабочая среда, тем легче изучать анализ данных и программирование на Python.

В следующем уроке мы начнём разбираться с основами самого языка: научимся писать небольшие скрипты, поймём, что такое типы данных и базовые операции. А пока — отдохните и порадуйтесь, вы сделали первый большой и важный шаг к тому, чтобы стать программистом и аналитиком!

Успехов!

Вот задание, которое поможет вам практиковаться и одновременно получить небольшое «вау»-чувство от собственных успехов:

Практическое задание: «Мой первый проект в виртуальном окружении»

Установка Python
- Установите Python 3.9 или 3.10 (если ещё не сделали это ранее).
- Проверьте, что команда python --version (или python3 --version) выводит корректную версию.
Создание и активация виртуального окружения
- В своей рабочей папке (например, D:\Projects\Python\ или ~/Projects/Python/) создайте новое виртуальное окружение:
```
python -m venv my_first_env
```
- Активируйте окружение.
  - Windows:
```
my_first_env\Scripts\activate
```
  - macOS/Linux:
```
source my_first_env/bin/activate
```
- Убедитесь, что в командной строке или терминале теперь отображается (my_first_env) перед вашим именем пользователя.
Установка библиотеки requests
- Всё ещё в активированном окружении выполните:
```
pip install requests
```
- Если установка прошла успешно, библиотека requests окажется в вашем изолированном окружении.
Создание папки с проектом
- Рядом с папкой окружения (или внутри неё, но чаще удобнее рядом) создайте папку, например my_project. Перейдите туда.
Написание скрипта, который делает HTTP-запрос
- Создайте файл fun_script.py и откройте его в любом редакторе (PyCharm, VS Code или даже обычном блокноте).
- Внутри файла напишите код, который делает запрос к бесплатному API и выводит результат. Например, вот небольшой пример:
```
import requests

response = requests.get("https://api.github.com/zen")
# Это забавный API от GitHub, который возвращает случайную "мудрость"
# (Zen of GitHub)

if response.status_code == 200:
    print("Сегодняшняя мудрость от GitHub:")
    print(response.text)
else:
    print("Что-то пошло не так. Код ошибки:", response.status_code)
```
Запуск вашего скрипта
- В терминале (всё ещё с активированным окружением) перейдите в папку вашего проекта и выполните:
```
python fun_script.py
```
- Если всё установлено правильно, вы увидите какую-нибудь мудрость от GitHub (фраза на английском).
- Возможно, это будет строка вроде:
```
Mind your words, they are important.
```
  или что-то в таком духе — GitHub выбросит случайную фразу.
Проверьте, что окружение действительно изолировано
- Наберите:
```
pip freeze
```
- Убедитесь, что среди установленных пакетов есть requests и других лишних библиотек нет. Это значит, что ваше окружение содержит именно то, что вы туда поставили.
Выход из окружения
- Если захотите вернуться к глобальному Python, наберите:
```
deactivate
```
- Выйдите из терминала и откройте его снова (или просто напишите команду deactivate ещё раз).
(Дополнительно) Экспериментируйте!
- Попробуйте установить другие библиотеки: например, pip install colorama и раскрасьте вывод вашего скрипта.
- Или сделайте запрос к другому API, чтобы получить погоду, курсы валют, случайную шутку и т.д.