分享一个小故事：以前自己做早餐，煮个荷包蛋，每次把蛋放入水中的时候，蛋就散了，尝试把火开小点，或者水放多点，几次努力都不成功，最后都变成了蛋花汤了，我逐渐也就没有了兴趣。
后来，有一次在路边吃早餐，发现早餐摊有卖荷包蛋，我就去问老板娘，怎么样煮，荷包蛋不散呢。老板娘告诉我，先在水里放点糖，然后再把蛋放进去。我回家后尝试，真的成功了。
联想到我们的学习，困扰我们很久的东西，或许并不复杂，可能只需要一个小小的技巧，就解决了，只是我们还没遇到教你煮荷包蛋的人——Python
----故事来源于网络
Python学习笔记
生物信息数据分析目前主流的工具是Python和R语言，有了这两把刷子，对提高生产力具有极大的促进作用。本系列学习笔记从Python基础入门开始，即使没有以前没有任何Python经历也能看懂，学习笔记来自于个人总结的重点内容，只取核心关键点，并非全能教科书，希望能对你有所帮助。
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软件安装与环境搭建
对于Python的下载和安装，这里就不过多赘述了（百度一下就有），这里主要说明一下目前笔者使用的4款IDE（集成开发环境，相当于Python是个发动机，但是不能直接驾驶发动机，因此需要IDE来日常使用，就好比汽车一样）。
- Pycharm：主流的Python开发环境，个人感觉功能比较多，略显复杂，适合Python项目的开发，但对数据分析来说，个人使用感觉不是很顺手。
- spyder：笔者使用的是anaconda集成的spyder，个人比较推荐，因为它和Rstudio很相似，坐边是代码区域，右上角会实时显示变量的值和类型，方便查看，右下角输出窗口，通过设置可以像Rstudio一样按行执行代码，用起来顺手。
- Rstudio：在Rstudio中设置Python的解释器，便可以使用其进行Python脚本编写，笔者感觉这个方式也很不错，如果以前对R语言本身很熟悉，那么用起来会更顺手。
- VScode：得益于丰富的插件，vscode中可以进行R语言、python等多种操作，个人感觉使用起来效果也不错，功能比较多，和pycharm类似。
总的来说，我感觉spyder和Rstudio更适合生信分析数据处理任务，而另外两个可以将python发挥更多的作用，但是随之学习成本也会提高。另外，推荐使用anaconda来管理环境，好用！
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