前言
人生苦短，我用Python，Python作为一门高级语言，拥有很多优点。比如说代码简单易懂、开发效率高、第三方库强大等。当然Python并不是完美的，相对于java、C++这些语言来说，其运行速度较慢、不支持多线程。语言的应用也取决于领域，在人工智能、数据挖掘、图像处理和科学计算等领域，Python使用情况比较多。
Ubuntu系统和Mac系统自带Python，Ubuntu系统为Python2.7和Ubuntu3.5，Mac系统为Python2.7。另外安装Python环境的原因：1）搭建项目环境的时候，需要看情况另外安装Python库，直接在系统上安装，在不熟悉命令行的情况下，容易搞坏系统。2）有些框架和库是要求Python版本的，版本不匹配的情况下，是安装不上的，总之就是安装库麻烦。所以本文推荐安装Anaconda，IDE采用Pycharm。
Anaconda安装
Anaconda安装包和Pycharm我已上传百度云，大家可以自行下载。
Anaconda官网：https://www.anaconda.com/products/individual
我理解Anaconda就是一个集成环境，把库、python和IDE都集成在一起，优点是不用浪费太多时间在环境配置上，专注于项目开发。缺点是太全面，有些内容自己是用不到的，浪费空间。Anaconda中Python的版本为3.7，还可以自己创建虚拟环境，即自行搭建Python版本。Anaconda中集成不少IDE，有开发、GUI、数据库和数据可视化。jupyter Notebook 是一款web端的开发工具，这款软件还是比较好用的，感兴趣的可以去了解一下。新版本的Anaconda竟然自带了Pycharm，之前的版本里只有Spyder，看来官网也觉得Pycharm还是不错的，直接集成在一起了。
Anaconda的安装过程挺简单的，直接一路next就可以，win系统看情况决定是否更改安装路径。安装完成后，Anaconda的路径会自行添加到系统环境变量里，Terminal中输入Python，直接进行Anaconda下的Python环境。
Anaconda主要有navigator和conda两部分组成，简单的讲navigator相当于可视化的界面，conda相当于命令行。
navigator包含常用的IDE，环境，官网说明文档，比较直观，直接点击就可以。
conda命令行操作，介绍常用的命令行。
安装库
conda install $PACKAGE_NAME #conda install numpy
pip install $PACKAGE_NAME #对比这个命令行
conda remove --name $ENVIRONMENT_NAME $PACKAGE_NAME#卸载
pip uninstall $PACKAGE_NAME创建环境，创建完成之后，一定要activate 激活环境。
conda create --name $ENVIRONMENT_NAME python
#conda create --name python35 python=3.5 创建虚拟环境，python版本为3.5
conda activate $ENVIRONMENT_NAME #conda activate python35 打开虚拟环境
conda deactivate #关闭导出环境
conda list --name $ENVIRONMENT_NAME #列出库的名单
conda list --export #导出requirements file
conda info --envs #查看虚拟环境anaconda官网介绍文档：
https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/
Pycharm安装
Pycharm安装过程就不再描述了，主要说明一下安装之后，如何使用以及如何加载Anaconda中的Python环境。
新建项目之后，要为项目选择python解释器，也就是Python安装路径下bin里边的Python可执行文件。Pycharm设置的地方：Preferences-项目：Python-Project Interpreter。
Project Interpreter中1是独立环境，可以为单独的项目设置Python解释器；2为conda环境；3为系统环境。推荐使用2，便于管理。
不求点赞，只求有用。
