基于python的Anaconda和Pycharm以及tensorflow等第三方库的安装

一直准备要出一期介绍pycharm、anaconda、tensorflow等安装的博客，从今天7.1第一次接触python开始到今天，我已经忘了自己经历过多少次卸载和重装的来回折腾了，每次重新配置环境、第三方库（tensorflow、numpy、matplotlib等）的时候，每次游荡在网上各式各样的帖子的时候，我就想：能不能有一个靠谱的博客来讲讲它们的安装配置。今天上午我又重新安装了一遍，感觉这回明白了七八成左右，就记录下来，希望各位跳坑的小伙伴能从中得到一些启发，防止跳坑。
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讲讲它们的关系
（1）学python的时候，大家选用的开发环境有很多，但在比较大的项目中一般都会用集成开发环境，也就是所说的IDE，目前主流的开发环境中，pycharm用户占了很多。也就是说，pycharm主要是用来编写python程序滴！
（2）anaconda介绍：anaconda主要是为了方便第三方库的管理，常用的第三方库有：numpy、matplotlib等，我目前在看神经网络这块的知识，所以用tensorflow比较多。anaconda的另一个好处是可以直接创建虚拟环境，当我们看一些教材的 时候，想copy它们的代码过来运行一下，会发现报错，或者是警告，这种情况很大程度是由于作者使用的python或者别的第三方库和你预装的版本不一致导致的。
[小重点]：这两个软件的安装直接去官网下载，找新一点的版本来用。anaconda文件比较大，下载时间会长一点，安装的话我C盘比较充足，anaconda建议直接安装到C盘中，pycharm无所谓，安转的时候记得添加到系统环境变量。
二、接下来讲讲什么是虚拟环境、以及在pycharm中是怎么看的？
顾名思义，虚拟环境就是虚拟的运行环境。比如我今天在学机器学习入门教程，看可一本参考书，想按它的程序来运行，但是遇到了各种报错的问题。这种情况下，最好的方法是我们在用不同代码，不同工程项目的时候，尽量创建适用于该项目的环境。创建的方法很多，每次创建的时候我们还可以选择该项目文件是基于何种python版本的，因为像tensorflow这样的第三方库有的版本是不支持python3.7的一些功能，所以安装的时候要看清楚。


小重点来啦：创建好的环境在哪里呢？如下图所示

三、谈第三方库的安装
第三方库的安装方法网上眼花缭乱，直接从conda下载的话，因为org的服务器在国外，所以下载速度蜗牛一样慢，难以接受，后来就选择使用镜像下载，目前亲测好使的网址如下：

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