几天前搭建Python编译环境并加载OpenCV库时出现了诸多问题，后来费了很长时间终于解决了。久病成医，就想着记录分享下来，供大家参考。
Python环境搭建
搭建Python环境的方法有很多，可利用Anaconda直接构建（此方法无需再下载官方的Python解释器）；或者在某一代码编辑器中添加插件，用以构建Python环境（如VSCode，notepad++），如果是要装载集成开发环境的话，主要推荐pycharm，一个比较适合Python的IDE，功能强大。其他的比如VS写Python不是很方便，当然熟悉某种IDE的人肯定对其有所偏好。下面介绍anaconda的和Pycharm的方法
anaconda：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。包含了大量的科学包，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当然就是去他的官网下载并安装了。ps：注意对应Python版本
网址https://www.anaconda.com/distribution/
下载之后就是一般的傻瓜式安装，是否添加至路径可根据个人需求选择。打开后可以直接在Spyder上编写Python的代码，或者在jupyter上用浏览器编辑。如果需要某种库或包直接在左下角创建搜索某个项目。由于笔者电脑运行anaconda是有时卡顿，而且里面的有些库对我没有太大用处，所以就干脆换成了pycharm。不过anaconda的一站式服务还是很方便的。
Pycharm：PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
同样网址 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
选择社区版就好，功能足够学习使用。专业版也有破解方法，可以后续尝试。
安装和使用时一些个性化设置可以根据个人需要选择，不过要选择与自己电脑位数一致的版本。用pycharm时还需装载相关的解释器可到Python官网下载与自己电脑相对应的版本。
最好选择3.x. 网址https://www.python.org/downloads/
安装Python时一定要选上Add To Path，可以省去很多麻烦。
另外，更为简单的IDE Thonny也推荐使用，它主要面向初学者。
界面很简单，但功能相对齐全。附上网址 https://thonny.org/ 这个IDE也需要另外下载Python解释器
当然，Python环境的搭建方法还有很多，比如vscode加各种插件。这个可以根据个人喜好选择。
第三方库的引入
anaconda的引入十分方便，这里不多做介绍。
pycharm的引入可以用pip后者在pycharm中直接做。
1.菜单栏选择file>setting>project>
点击右侧的加号，搜索>install 即可。
2.在cmd中用pip安装 PS：pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具。提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
不过需要注意的是，要把pip所在的文件路径添加到环境变量中（这样对以后的操作带来了方便，当然也有其他方法）在cmd窗口中输入
pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python
即可完成。
是的看起来很简单，但总会出现某种问题。比如read time out，和check permission。这是我遇到的，且同时发生。。。。。。。。。
对于read time out，可以尝试换源
pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple scipy （注意空格）网址一致，格式一致即可。
对于第二个问题，只需加上–user 即可
！！!当两个问题集中到一起时，就有了先后顺序问题，顺序不对依旧会错。如下所示
先后顺序就像第一行那样。
两种方法安装的包的文件路径不同，因为pip是专为Python所使用的，所以在Python的子文件夹中，pycharm会自动识别自己的和Python的。大家也可以自己在资源管理器中复制下载好的库。
以上就是我个人的总结，希望能帮到你。如有不足之处，还望批评指正。