Anconda、Pycharm下载、安装、配置教程（极其详细）Anacond的介绍
  Anaconda指的是⼀个开源的Python发⾏版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了⼤量的科学
包，Anaconda 的下载⽂件⽐较⼤（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使⽤Miniconda这个较⼩的发⾏版（仅包含conda和 Python）。
  Conda是⼀个开源的包、环境管理器，可以⽤于在同⼀个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换
  Anaconda包括Conda、Python以及⼀⼤堆安装好的⼯具包，⽐如：numpy、pandas等
  Miniconda包括Conda、Python
Anacond下载
  Anaconda 是跨平台的，有 Windows、macOS、Linux 版本，我们这⾥以 Windows 版本为例，点击那个 Windows 图标。
  我这⾥选择下载
  Python 2.7 version *--Python 2.7 版 *
  64-Bit Graphical Installer (564 MB) --64位图形安装程序（564 MB）
  当然，你也可以根据⾃⼰的实际情况，选择 Python 3.6版的，或者 32-Bit 版本的。
  安装包有 564MB，因为⽹速的关系，下载时间可能会⽐较长，请耐⼼等待。我这⾥下载完成 Anaconda2-5.2.⽂件了。
安装 Anaconda
  双击下载好的 Anaconda2-5.2.⽂件，出现如下界⾯，点击 Next 即可。
  点击Next
  点击 I Agree （我同意），不同意，当然就没办法继续安装啦。
  Install for: Just me还是All Users，假如你的电脑有好⼏个 Users ，才需要考虑这个问题.其实我们电脑⼀般就⼀个 User，就我们⼀个⼈使⽤，如果你的电脑有多个⽤户，选择All Users，我这⾥直接 All User，继续点击 Next 。
  Destination Folder 是“⽬标⽂件夹”的意思，可以选择安装到什么地⽅。默认是安装到 C:\ProgramData\Anaconda2⽂件夹下。你也可以选择 ，选择想要安装的⽂件夹。我这⾥ C 盘空间充裕，所以我直接就装到默认的地⽅。
  这⾥提⼀下，Anaconda 很强⼤，占⽤空间也不⼩啊，2.6GB，差不多是⼀部⾼清电影的体积了。不过，为了学习，这点硬盘空间算什么呢。
js报警特效  继续点击 Next> 。
  这⾥来到 Advanced Options 了，所谓的“⾼级选项”。如果你英⽂好，有⼀定背景知识的话，肯定明⽩这界⾯上的意思。两个默认就好，第⼀个是加⼊环境变量，第⼆个是默认使⽤ Python 2.7，点击“Install”，终于开始安装额。
  安装时间根据你的电脑配置⽽异，电脑配置⾼，硬盘是固态硬盘，速度就更快。安装过程其实就是把 Anaconda2-5.2.0-Windows-
⽂件⾥压缩的各种 dll 啊，py ⽂件啊，全部写到安装⽬标⽂件夹⾥。
  过程还是很漫长的，毕竟 2.6GB 的⽆数个⼩⽂件啊，请耐⼼等待。
  经过漫长的等待，终于安装完成 Installation Complete （安装完成）了，点击最后⼀个 Next>。
  点击Install Microsoft VSCode
  点击 Finish，那两个 √ 可以取消。
配置环境变量
  如果是windows的话需要去控制⾯板\系统和安全\系统\⾼级系统设置\环境变量\⽤户变量\PATH 中添加 anaconda的安装⽬录的Scripts ⽂件夹, ⽐如我的路径是C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts, 看个⼈安装路径不同需要⾃⼰调整.
  之后就可以打开命令⾏(最好⽤管理员模式打开) 输⼊ conda --version
  如果输出conda 4.5.4之类的就说明环境变量设置成功了.
  为了避免可能发⽣的错误, 我们在命令⾏输⼊conda upgrade --all 先把所有⼯具包进⾏升级
kotlin开发dll管理虚拟环境
  接下来我们就可以⽤anaconda来创建我们⼀个个独⽴的python环境了.接下来的例⼦都是在命令⾏操作的，请打开你的命令⾏吧. activate
msxml
  activate 能将我们引⼊anaconda设定的虚拟环境中, 如果你后⾯什么参数都不加那么会进⼊anaconda⾃带的base环境,
  你可以输⼊python试试, 这样会进⼊base环境的python解释器, 如果你把原来环境中的python环境去除掉会更能体会到, 这个时候在命令⾏中使⽤的已经不是你原来的python⽽是base环境下的python.⽽命令⾏前⾯也会多⼀个(base) 说明当前我们处于的是base环境下。
创建⾃⼰的虚拟环境
  我们当然不满⾜⼀个base环境, 我们应该为⾃⼰的程序安装单独的虚拟环境.
  创建⼀个名称为python34的虚拟环境并指定python版本为3.4(这⾥conda会⾃动3.4中最新的版本下载)
  conda  create -n python34  python=3.4
  或者conda  create  --name  python34  python=3.4手机浏览器javascript怎么开启
  于是我们就有了⼀个learn的虚拟环境, 接下来我们切换到这个环境, ⼀样还是⽤activae命令后⾯加上要切换的环境名称
切换环境pycharm python安装教程
  activate learn
  如果忘记了名称我们可以先⽤
  conda env list
  去查看所有的环境
  现在的learn环境除了python⾃带的⼀些官⽅包之外是没有其他包的, ⼀个⽐较⼲净的环境我们可以试试
  先输⼊python打开python解释器然后输⼊
  >>> import requests
  会报错不到requests包, 很正常.接下来我们就要演⽰如何去安装requests包
  exit()
  退出python解释器
卸载环境
  conda remove --name test --all
关于环境总结
# 创建⼀个名为python34的环境，指定Python版本是3.4（不⽤管是3.4.x，conda会为我们⾃动寻3.4.x中的最新版本）
conda create --name python34 python=3.4
# 安装好后，使⽤activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现terminal输⼊的地⽅多了python34的字样，实际上，此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除，再把3.4对应的命令加⼊PATH # 此时，再次输⼊
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`，即系统已经切换到了3.4的环境
# 如果想返回默认的python 2.7环境，运⾏
deactivate python34 # for Windowssource deactivate python34 # for Linux & Mac
# 删除⼀个已有的环境
conda remove --name python34 --all
安装第三⽅包
输⼊
conda install requests
或者
pip install requests怎么打开菜单栏

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