说明：根据此教程，可以一步一步从零开始搭建python开发环境，包括anaconda与pycharm的安装与配置。

第一步：Anaconda与pycharm的下载与安装

Anaconda即是管理python的一个平台，可以利用Anaconda创建虚拟环境，更好的管理自己的项目以及第三方库。安装了这之后不需要再下载python解释器！！！

anaconda下载链接  

  https://pan.baidu.com/s/10EzEIWZy6uExPighx80reQ?pwd=7v6c   ​

 1.1 Anaconda安装流程：

1. 在d盘目录下新建一个文件夹 ，命名为Anaconda，这个目录很重要，一定要记得他，以后的虚拟环境就在这里面。

2. 双击下载好的Anaconda.exe

点击next，i agree，

如下图：选择Browse，将安装目录选择为在d盘新建的Anaconda中，

如下图，下面这个一定要勾选，这就是环境变量，勾选上在安装时直接就配置好了，如果不勾选，安装后还要环境变量设置，很麻烦。

点击install，等待安装完成。

安装完成后 ，测试如下：

win+r输入cmd 打开终端，输入conda，会有如下图的结果显示证明安装及环境变量配置成功

1.2 Pycharm安装流程

Pycharm下载链接：

​https://pan.baidu.com/s/1k2_pVQnyb46ej20E21CpzQ?pwd=hql1​

 在d盘根目录下创建一个名为Pycharm的文件夹，用来放Pycharm的安装包，将下载好的文件解压，具体的安装流程可以看软件智库的安装和激活流程。

第二步：利用Anaconda创建虚拟环境

其实这时候已经安装了python解释器，可以运行python代码了，但是为了更好的使用解释器，管理自己的项目和第三方库，最好安装一个虚拟环境。

win+r输入cmd 打开终端   输入以下命令 这个过程需要连接网络！！！ 这个过程需要连接网络 ！！！  这个过程需要连接网络！！！      等待一会 出现y/n ，选择y就行

conda create -n study(自己起的环境名) python==3.8（python的版本  这里是3.8）

 这一步完成后，就会在d盘的anaconda目录下的envs有自己创建好的虚拟环境名称。如下图

 第三步：Pycharm中配置虚拟环境的解释器

打开Pycharm

选择文件  设置

选择的时候   一定要选择到anaconda下envs目录下虚拟环境名称下python解释器，也就是下面的目录

这时，解释器就设置好了。在pycharm中输入如下代码运行测试

print("hello,world")

说明：如此复杂的操作，都是为了更好的管理第三方库，对于新手来说，配置一个流畅的环境对后面的学习很有帮助，万事开头难，如果电脑上有多个python解释器，就会很容易将第三方库安装到别的解释器中导致代码不能正常运行。对于熟练的老手来说，因为项目需求可能会要求不同的python环境，这时候有了虚拟环境就不用再下载python解释器了  直接 conda create -n 环境名 python==版本号就行了，可见虚拟环境的好处不言而喻。

第四步：安装所需要的第三方库

python不像matlab一样，matlab将所有的模块都集成在安装包中，导致matlab的安装包非常的大，有20Gb多。而python解释器仅仅30多Mb，其强大之处在于第三方库，即用到哪个模块就简单的pip一下就可以使用了。

在用pip安装第三库时，一定要注意激活自己的虚拟环境，激活方式如下：

• win+r 输入cmd  进入终端  
• 然后输入以下命令  输入此命令  要求保证前面的操作一步不落。

conda activate 环境名字

会有以下结果 

注意前缀   前缀是自己的环境名称。

只有在这个状态下  安装的第三方库才是绑定在该解释器上的 ，其他环境的解释器用不了这些库

 然后执行以下代码 等待即可。

​ pip install numpy(三方库的名字) -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (清华镜像源)  ​