人生苦短，我用Python。
那我还是来介绍一下它（凑一波字数）吧。
Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位 。
也有不少新闻提了，Python在数据科学领域位居首位。可以说接着深度学习和机器学习的火热，Python再次大热了一波，当然说Python是深度学习的语言也不准确，事实上深度学习里的Python主要是胶水语言的作用，比如大家喜闻乐见的Tensorflow，其实底层是C++，只不过提供了Python接口。
总体来说Python就是一句话，写得快，跑得慢。同样的功能实现，C和C++可能要100行，Python可能只需要10行（数字不一定准，但是能节省写的时间是真的）。同时最强大的大概是Python丰富和强大的库了（这点跟R还是蛮像的，所以都很流行）。
这里简介一些重点库。
1 Python常用库
爬虫：Scrapy（举世闻名，分布式爬虫框架，不仅仅是简单的库）、beautifulsoup4、urllib、urllib2、selenium等。
机器学习：scikit-learn（灰常牛逼的一个库，几乎所有机器学习算法都囊括了应该），NLTK（自然语言处理工具包 ）等（用一个等的原因是，说起来除了scikit-learn，我还真不知道还有啥，hhh）。
网站：Django（重量级网页框架）、Flask（轻量级网页框架）等。
数据处理科学计算：Numpy（数组矩阵神器）、Scipy（科学计算神器）、Pandas（熊猫包，R语言玩家转Python的最爱）等。
可视化：matplotlib（matlab风格式的包）、seaborn（散点图矩阵神器）、ggplot（R语言可视化神器的Python版本）、plotly（这个神器是个js库，不过也有各种流行的语言接口）等。
深度学习：看知乎吧（强行蹭一波热点，深度学习是机器学习的一部分）
地学相关：basemap（画地图的库）、cartopy（画地图的库）、Folium（leaflet的Python版本 ）、GDAL（开源GIS库）、geocoder（地理编码神器）、geopandas（地理数据的熊猫包）、geopy（还没玩过）、PySAL（空间计量经济学的一个神包）等（跟地学相关的包实在太多，后面有空的话，考虑会重点介绍几个包）。
另外这里多提两个关于ArcGIS的包，一个是arcpy，熟悉ArcGIS的同学知道，这个是ArcGIS内嵌Python的神器，可以非常方便调用ArcGIS各项功能，但是有一点就是不开源（毕竟人家是商业软件嘛，所以那些老想着在自己安装的Python上import arcpy的同学可以省省功夫了），另外多提一个Esri公司新推出的ArcGIS API for Python，这个在前面的用户大会观感上提到过，是基于portal和online的一套API，还是有些可以玩的价值，后面也会考虑介绍这个内容。
2 Python安装
安装这个事情实在太小了。毕竟开源语言，一路next安装完毕。唯一问题可能是要配个环境变量。
顺带一提就是现在的2.0和3.0之争。Python 2.0到3.0过渡确实还做得一般，但是3.0有它的好处，2.0目前就是比较稳定。很多包都暂时没迁移到Python3.0上。但是最近numpy的一个通知，正在显示3.0时代的到来。
笔者自己也还是用的2.7，不过还是在考虑学习3的事情（其实也不是很麻烦），如果你刚刚起步就从3.0开始也没毛病。
当然如果为了科学计算，可以考虑直接安装Anaconda，而不是从Python开始一步一步安装。
anaconda （一个开源的Python发行版本）
anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。[1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 500 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
3 pip和conda
最后讲讲题目里的这俩货，其实conda在上面介绍Anaconda的时候已经讲到了，这两个都是Python包管理的工具。还是很不错的。这个部分也介绍下这两个工具怎么用。
pip安装就不提了，不清楚可以自己百度。
安装包的命令如下：
pip install packages
然而一顿操作猛如虎之后。
事实上，我们去找一下pip的文件就明白为什么了。
位置是Python安装路径/Scripts下。pip是个exe呀。这回只要打开cmd，定位到pip的exe文件夹下，然后pip install就OK了。用查看已经安装的包的命令测试。
pip list
conda其实功能命令跟pip差别不大，这里就不多做介绍了。也是献上conda查看包的结果图。
