这次因为工作需要，要配置了一些python的环境，需要支持很多库。自己一路下来还算顺畅，不过也算踩了些坑，在此试着进行总结。随着工作的需要还会逐渐补充一系列问题这里
anaconda安装和版本问题
但是anaconda内含了相应python版本，就需要在安装前一一对应了。
这里有相应的对应表，建议在下载之前看看，避免下载错误。
pip install 安装报错问题
安装好环境根据教程创建虚拟机都没有问题，之后便是joblib,numpy,Keras,tensorflow,scipy,pandas等库。
这篇文章把安装的基本步骤都写出来了，补充一点，在安装库后面记得增加版号。保证安装为需要的版本
这里说我遇到的一个问题，就是很多库安装到一半报错，各种错误都有，根据报错日志发现不能解决这些问题，在反复查找资料后，最后发现是网速太慢，装到一半自动停止。
我采用了设置安装延时的方法，成功安装。
pip -default-timeout=1000 --upgrade install --ignore-installed tensorflow==2.0还有一种是设置镜像，在之后安装测试，例如清华源，非常好用，速度加快了近百倍，同时基本包含所有常用python库
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ tensorflow==2.0批量安装，将一个服务器环境转移到其他服务器安装。查询版本并写入成一个配置文件
pip freeze > requirements.txt然后读取批量安装该配置，其中-i，-r的顺序不能乱。
pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ -r requirements.txt问题:注意pip和python的版本，版本问题可能导致安装出错，原因不明
Linux环境下使用python环境，并远程开发
因为需要编译so文件，所以采用虚拟机搭建环境，pycharm远程连接的方法。有两篇很好的文章（基本上也是我这一系列操作的教程）
centos安装python3.7 注意第一步下载需要指明python版本，http不支持通配符。
Pycharm连接Centos7进行远程开发 其中设置解释器在设置python源处，选择该项并设置，同时pycharm版本不同ui有差别，无视就好
pip安装问题
最近新安装一个环境，自己把自己给弄晕了。安装pip要么安装不上，要么配置不对，软链接删了又改，改了又删。
最后发现，首先是我没配置路径，直接安装，然后导致路径找不到，之后软链接配置也没找到具体的pip，导致了这些问题。这里记录下比较正确的做法吧。
以上是python环境安装,我这边配置为python3
然后安装pip
python3 get-pip.py有如下提示
WARNING: The scripts pip, pip2 and pip3 are installed in '/usr/local/python3/bin' which is not on PATH.
Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.说明路径有问题，果然使用pip表现为空
此时需要软连接 但被/usr/local/python3/bin迷惑，正确的软链接如下,必须一一对应:
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip /usr/bin/pip
先记录了三个问题，之后感觉应该会遇到更多，遇到了就接着补充啦。
