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步骤如下：1、下载并安装Python For Windows。打开Python官方网站（python.org），推荐下载Python 2.7.X版本。
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2、安装Python：一路默认设置Next下去，直到Finish，完成Python安装。
3、在这里推荐使用PyCharm: PyCharm是一种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。
4、下载PyCharm集成开发软件，官网提供了两种版本：Professional Edition（专业版可以试用30天，学习Python30天也够用了。也有热心网友提供License key，可自行搜索），Community Edition（社区版，功能少一点但也够用了）。
5、安装PyCharm集成开发软件：一路默认设置Next下去，直到Finish，完成PyCharm的安装。Win8的界面，就是没有官网展示的好看。
6、配置PyCharm一：风格（配色方案）的调整：：【File】→【Settings】→【 Editor】→【Colors Fonts】→Scheme选择Dracula。
也可以用python自带的安装工具，pip install numpy scipy 等。如果没有pip的话，可以试试easy-install numpy scipy。打开cmd，在里面输入这些命令。 不想自己一个一个装的话，最简单的方法是安装python(x,y)套装，也可以考虑enthought套装
一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
更多Python知识请关注Python自学网
完整记录一下今天下午处理这个问题的经历，有一定几率解决题主问题。
首先关于anaconda，没有用过，但是它的安装必须把原生的python全部卸掉再换装成它自己。只拿他来做科学计算当然无所谓，但是python对我而言又不是只用来做科学计算的，还是要用一些其他第三方库包的，因此这样的做法让我很警惕，所以暂且不提。
以下所有安装过程假设电脑中安装有pip，如果没有就请装一个。
首先，windows正常通过pip命令安装numpy和scipy的时候：
pip install numpy
pip install scipy
numpy可以正常安装成功，而scipy有很大概率失败，原因是scipy要依赖于numpy和其他的很多库（如LAPACK/BLAS），但这些库在windows下并不是可以简单获取的，详情参见这里：Building From Source on Windows
这里下载的
scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win32.whl
可以通过命令
pip install scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win32.whl
成功安装。但是试图在程序中使用时会发现：
import scipy
必定报错。经过简单阅读发现，问题出在numpy-mkl上，即默认安装的numpy中不包含MKL库，scipy的依赖关系没有实现。
好在还是上面那个网站，可以找到包含MKL库版本的numpy：
numpy-1.11.2+mkl-cp35-cp35m-win32.whl
卸载之前的numpy和scipy之后，利用pip重新安装下载的两个whl文件，不再出现问题，效果当然，具体使用中会不会出现问题，现在还未知。当然，具体使用中会不会出现问题，现在还未知。
最简单的方式是使用Python的pip包管理器，pip可以自动根据包的名称搜索并下载包，安装包时，自动先安装所依赖的包，十分简单方便。
在linux中可以使用以下代码安装pip包管理器：
sudo apt-get install python-pip
安装好pip包管理器后，安装包就可以使用简单的一条语句
pip install 包名称
使用
pip list
可以查看已经安装好的包。