1.Python概述
Python是一种计算机程序设计语言，一个python环境中需要有一个解释器和一个包集合。
（1）Python解释器
使用python语言编写程序之前需要下载一个python解释器，否则无法运行。安装目录下python.exe文件，即为解释器。
特别说明：解释器根据python的版本大概分为2和3. python2和3之间无法互相兼容。
（2）包集合
包集合中包含了自带的包和第三方包。Lib目录下，logging（日志包）、 concurrent（异步包）等文件夹为python自带的包， 而site-packages文件夹里面为第三方包。
特别说明：第三方包我们一般通过pip或者easy_install来下载。
2.Anaconda概述（ 阿纳康达;蟒蛇）[ˌænəˈkɑndə]
Anaconda 是 Python 的包管理器和环境管理器，是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项，无需再额外安装所需包。安装Anaconda后，无需再安装Python。
（1）虚拟环境管理：
在conda中可以建立多个独立Python虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。可以随意切换使用Python环境, 用不同版本的解释器和不同的包环境去运行python脚本。
（2）packages 管理：
可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。
3.Anaconda优点（省时省心、分析利器）
（1）省时省心：
Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。
（2）分析利器：
适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。
4.Pycharm概述
PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE 。
带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
5.Python、Anaconda和Pycharm区别：
1.Python自身缺少numpy、matplotlib、scipy等一系列包，需要安装pip来导入相应包，每次导入非常麻烦。
==>使用Anaconda可以解决上述问题。安装Anaconda后，无需再安装Python，也无需再额外安装所需包。
2.Python自带一个解释器IDLE来执行.py脚本。常用notepad++写完脚本，然后用IDLE来执行，但不便于调试。
==>使用Pycharm可以解决上述问题，提供一套开发工具如调试、语法高亮、Project管理等。
==>将Anaconda中Python.exe集成到Pycharm中，便可以在使用Pycharm过程中使用到所有Anaconda的包了。
参考文档：