用python做生物信息数据分析（1-环境准备）

写在前面

四五年前，接触生物信息的时候，阴差阳错，我选择用perl。事实上，直到嫌我，我还是认为我当初的选择，完全正确！。

在做一些小文本的快速处理上，perl在我看来，从来最优最快

当然，进步往往来自于颠覆；如果你不革自己的命，那么自然有人来革了你的命。进入博士课题组之后，我们整体商量，最后定下来，课题组的官方编程语言为Python（当时，我强烈建议使用python）。原因有很多，但是perl毕竟是perl，python是目前做生信简单数据分析比较受推荐的语言。所以，最后我还是要写python (而且是要把之前一些用java写的代码，用python重新写一遍....)

python码码环境准备

以前写Perl，一开始使用txt写，后来用notepad++，也用了一段时间的vim，不过整体上目前也没有变化了，就是直接notepad++。python，号称是面向对象。一个面向对象的语言，如果不用IDE，似乎不是太好。所以最后决定，就用pycharm。

下载与安装python环境

直接在python官网下载并安装对应的python版本，这块我之前已经安装好了。

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安装起来，应该是不断下一步就不会有问题。

下载与安装pycharm

进入官网，点击下载

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选择社区版，毕竟我暂时不搞Web，不需要使用专业版

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下载完了，双击文件进行安装
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中间有很多设置，我基本都保持默认
随后看到一个感觉很不错的特点，似乎支持很多语言

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vim整体上我用得挺多，不过并不是太熟悉。在windows下，鼠标来得实在，所以就不勾选了。但是R语言的支持 bash的，markdown的还是选上。

安装基本完成，我创建了一个项目叫做sRNApy。一顿下一步，感觉还不错。不过似乎找不到R环境。

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那么一定是在设置之类的地方就可以导入R编译器（当然，导入之前需要自己先安装好R）

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随后等待pycharm构建一些索引？可能是用于语法高亮？

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然后关闭重启，似乎就可以了

环境配置就这样吧

先来一段题外话，因为我还是比较关心。是否pycharm可以从某个层面上来说，替代Rstudio，毕竟有时候Rstudio用着不是太顺手。试了一下，感觉还可以

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而且还可以自动保存PDF...

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可能稍微配置一下，就可以像Rstudio一样了。然而这个不是主题，不整了。
删掉R脚本，开始正式的python码码生活