pycharm选择anaconda环境python_安装anaconda和配置pycharm使用conda的环境全流程
基础环境是ubuntu的。之前一直使用windows系统，新公司需要使用ubuntu环境，所以从头开始搭建一个python运行的环境。主要的步骤可以记为如下：
1. 安装anaconda
2. 配置一个conda的python36环境
3. 安装pycharm
4. 在pycharm中使用2中配置的环境作为项目的解释器
5. 其他一些注意事项
1. 安装anaconda
1.2 安装下载的安装包，我下载的最新版本的，不用太介意版本的Python版本，毕竟我们在使用的时候，往往会创建新的conda环境，conda的优点就是可以多个python版本共存
bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
1.3在安装过程中，需要注意有时候需要你交互，所有交互都是yes回答即可。××需要注意的是，留意安装的位置，最好记下来。因为后面pycharm指定python环境的时候，需要用到这个目录下面的子目录××，比如我是安装在/home/wt/anaconda3这个目录中的。
1.4 最后在命令行中，输入conda --version就可以查看安装效果了
2. 配置一个conda的python36环境
我默认安装的python是3.8的版本，我实际需要一个python3.6的环境。然后我需要安装一下常用的应用，比如tensorflow1.14.0,keras2.2.5,numpy等等。
2.1 创建Python环境
conda create --name python36 python=3.6
通过执行上面的命令，在执行成功之后，就可以在/home/wt/ananconda3/envs目录中看到一个python36的子目录了。
2.2 更换conda源
因为默认的源速度比较慢，所以我会切换到国内的源，常用的源有清华源、交大源、中科大源。根据我的经验，交大源比较好用，有些清华源下载不了的应用，用这个源可以下载到。
实际我们在使用的时候，需要灵活一点，当python库下载失败的时候，可以更换源。我把常用源放在5.2中了。
gedit ~/.condarc
然后将下面的内容替换原始的内容
channels:
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true
2.3 下载软件
一般既然使用了conda,那么就尽量用conda下载库，但是有时候会遇到conda找不到库，这个时候就用pip进行下载
conda install keras==2.2.5
pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple opencv-contrib-python==3.4.2.17 --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI --trusted-host mirrors.aliyun.com
#注意最后这个是使用git的方式获取最新的版本 pip install git+[https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI](https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI)
3. 安装pycharm
题外话：虽然就我而言，安装运行之后，在搜索上搜索不到pycharm,但是每次运行sh ./pycharm.sh就可以登录pycharm的界面，不影响使用，就是烦一点。未来如果发现更好的方式，再来填坑。
4. 在pycharm中使用2中配置的环境作为项目的解释器
到这一步之前，需要保证自己能够打开pycharm了。我先讲一下如何打开一个已有的项目，在这种情况下如何设置pycharm对该项目的python环境。对于新手，手边没有新的项目，那么就需要选择创建一个新项目，这个放在后面讨论
4.1 打开一个项目，然后设置python解释器
1. 之后看到右上角的file-Settings-Project:XXX-Python Interpreter(如果没有知道，可能在最上方的黑色边框上，把鼠标挪过去看看，有惊喜哦)
截图.png
然后右击右侧的小齿轮，选择show all
截图 (1).png
点击右侧的+符号
截图 (2).png
选择右侧下方的Existing environment，然后点击右侧的"..."标签，选择到我们在第二步中创建环境的目录/home/wt/anaconda3/envs/python36/bin/python,注意这里目录要深入到/bin/python这边。最后点击ok就好了。
截图 (3).png
4.2 创建一个新项目
如果第一次打开pycharm，并且手边没有项目，那么就是选择创建一个新项目。选择pure python,然后在这个版面的右侧下方有一个Existing interpreter的选项，然后和上面的第四点相同的方式进行设置即可。
截图 (4).png
5. 其他注意事项
5.1 pip软件在不同conda环境中是共享的吗？
我们可以同时有python2.7的环境和python3.6的环境，用于运行不同版本的Python代码。我们知道在anaconda中，pip和conda都可以用于安装python包，那么对于两个不同的环境，pip安装的包是共享的吗？答案是否定的。
我们有两个环境python27和python36
conda create --name python27 python=2.7
conda create --name python36 python=3.6
在python2.7环境下，使用pip安装一个polyon2的依赖库(有时候我们默认或者设置的源可能没有我们想要的库，那么就需要手动指定下载的源)
pip install Polygon2 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
使用pip list指令可以查看下载的python库
# pip list
---------------------------------
Package Version
----------- -------------------
certifi 2019.11.28
mkl-fft 1.0.15
mkl-random 1.1.0
mkl-service 2.3.0
numpy 1.16.6
pip 19.3.1
Polygon2 2.0.8
setuptools 44.0.0.post20200106
six 1.15.0
wheel 0.33.6
然后我们回到python36的conda环境,再使用相同的pip list命令，并不会查看到我们在上一个环境中下载的polyon
conda activate python36
pip list
所以不是共享哒！
5.2 遇到ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement Polyon2 (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for Polyon2
如小标题，如果我们在pip下载库的时候遇到了上面的报错，提示没有找到符合要求的库的时候，不要慌！
不要慌！
不要慌！
不是这个库莫有了，只是单纯的我们默认的源莫有这个库，这个时候我们要做的是，换源!
pip 只是单次需要使用别的源的时候，可以用下面这个指令(我基本都是使用这个指令)
pip install 包名 -i 源地址 --trusted-host 源地址的"躯干"部分
pip install 包名 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
conda我会修改默认设置使用某个源.可用的源，给你们整理在这里了
清华源
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true
中科大源
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true
上海交大源
channels:
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
ssl_verify: true
参考资料
作者有话要说
这里记录了整个conda和pycharm的大致使用方式，具体的conda里面的指令以及pycharm的快捷键也是需要掌握的，而且也不难。
如果这个小教程对大家有用的话，非常欢迎大家看完之后留言鼓励～以后我会更有动力更新在深度学习图像方向的工作和学习经验～手动笔芯