Mac+Anaconda+PyCharm+VSCode環境搭建
令人愉悅的Python開發環境搭建
1. 系統選擇
- macOS
- Windows
- Linux
寫程式碼我選macOS，黑蘋果或者apple都可以。區別：
- 黑蘋果效能可控，配置自定義，可以比apple官網上強不少而且便宜，缺點是驅動配置很扎心，系統更新很難受，適合搞機黨。
- apple官方產品造型好，系統環境穩定，接近linux的開發環境，缺點是配置固定，GPU辣雞，貴死。
2. Python環境
macOS自帶的應該是python2.7版本，理論上可以直接跑程式碼：
python filename.py
但是初始環境的第三方庫不多，需要自行安裝，但是由於涉及到本機系統環境，我不推薦在本機環境裝庫，為什麼呢，等你係統崩潰就涼了，所以可以使用一個好東西–虛擬環境。
在介紹虛擬環境之前我們需要知道python版本相容問題：
python目前的版本有兩種2.x和3.x，為什麼有兩個版本呢，而且為什麼要強調有這麼兩個版本呢，那是因為這兩個版本不相容，哈哈哈。3.x中對2.x的部分內容進行了修改優化，比如說可以在2.x的python版本下執行的程式碼，到3.x中不一定能執行，而且有的第三方庫只支援3.x，比如Pytorch。所以開發時需要提前確定我們需要哪個版本的Python環境。
這時候就有必要了解虛擬環境了，這是個好東西啊！
3. 虛擬環境+Anaconda
虛擬環境類似虛擬機器，但是不是虛擬機器，它只是提供一個開發環境，硬體還是本機的硬體，不過你可在虛擬環境裡面管理虛擬環境中的第三方庫，虛擬環境中的庫與本機的庫是分離開的，互不影響，也就是說，比如你本機有Python2.7，但是虛擬環境中可以裝python3.6，在虛擬環境中跑程式碼使用的就是python3.6，是不是就解決了python版本問題。
Anaconda是一個可以建立並管理虛擬環境的工具，通過anaconda建立的虛擬環境預設就包括了很多機器學習需要的第三方庫，所以我推薦使用anaconda，當然你也可以使用其他的工具（virtualenv…）
為什麼這裡也有兩個版本呢，那是因為Anaconda安裝時會附帶一個python版本並且安裝完成後自動軟連線到系統，如果你需要python2.7，下載右邊的的，一個是帶圖形介面的Anaconda，一個是隻有命令列的Anaconda，新手選帶GUI的。
2. 得到Anaconda2-5.2.0-MacOSX-x86_64的安裝包，然後就是正常的安裝過程，你會得到
通過這個軟體可以管理虛擬環境
3. 驗證Anaconda環境，在命令列輸入
conda
輸出下面內容，說明安裝成功
4. 新增映象源，為了更快速的下載第三方庫，參考清華映象源
5. 建立虛擬環境，可以使用命令，env_name為你的虛擬環境的命名，X.X為python版本（2.7/3.7/3.7/…），也可以在圖形介面中建立，上面的圖中已經顯示了我建立的兩個虛擬環境pytorch和tensorflow，分別是3.6和2.7版本的python。
conda create -n env_name python=X.X
6. 啟用虛擬環境，在命令列中，env_name為你的虛擬環境的名字
source activate env_name
成功啟用後，命令列變成
(tensorflow) Tao:~ zhoutao$
前面括號的內容就是你的虛擬環境的名字，這時候就可以在虛擬環境中搞事情了，比如在虛擬環境中安裝第三方庫，lib_name為庫的名字，你也可以先search一下，或者在第三方庫的官網上檢視conda下載的命令，注意在虛擬環境中install才是虛擬環境中的庫，也可以在GUI中安裝（注意，macOS可能會遇到許可權不夠的問題，會提示你安裝庫失敗，這時候需要chmod 777給許可權anaconda資料夾，anaconda資料夾在我的使用者根目錄下），有的庫只有pip能安裝，不過也沒問題
conda install lib_name
pip install lib_name
關閉虛擬環境，命令列輸入，不用指定env_name，因為你已經在虛擬環境中了
source deactivate
但是在命令列中寫程式碼不符合我的懶癌特徵，我需要一個IDE，python開發的IDE我用了PyCharm和VSCode，下面就介紹這兩個IDE與虛擬環境怎麼連線起來。
版本Professional Edition和Community Edition
專業的收費，但是功能強勁；社群的免費但是功能少一些
一般來說社群版就夠初學者用了，我覺得專業版最有用的是遠端連線的功能（怎麼用暫時先不告訴你，嘻嘻）
下載安裝完成後你會得到
來吧，開始配置相關環境了
1. 建立一個專案tf_learn（名字你隨意），選擇interpreter，這裡第一次配置下面的existing interpreter應該是空的，所以需要找到前面我們建立虛擬環境的位置
看路徑，一般是你的anaconda目錄下，env/env_name/bin/python，最後只要找到這個python就行了
2. 安裝你需要的第三方庫，跟上面提到的安裝方式不同，但是效果最終都是一樣的（在虛擬環境中新增第三方庫），在preference中找到project interpreter，這裡你就可以發現加載出來你的虛擬環境中的第三方庫了，點選加號，搜尋庫的名字，接著安裝就行了。
3. 跑程式碼的設定，先建立一個py檔案，隨便寫點東西，比如我剛剛安裝了tensorflow的庫，要驗證一下是否安裝成功，那麼import一下試試。然後配置，點選右上角的add configurations，這裡有幾個模板，你可以配置一下供以後用，引數自己瞭解一下，我們建立自己的配置內容。
script path表明你需要跑的程式碼，working directory表明你的專案的工作目錄，讀取檔案的時候需要用，隨便命個名，其他暫時不用變。
程式碼內容如下，隨便輸出點東西就知道tensorflow安裝成功，所以大功告成。
4. 現在已經可以在虛擬環境中跑python程式碼了，還有一個好東西可以用，那就是jupyter notebook，因為anaconda預設安裝jupyter庫，所以簡單在configuration中配置一下就可以跑，additional options指定額外的引數，這裡我加了**–no-browser**，這是為了之後開啟服務時不彈出瀏覽器視窗，同樣設定一下工作目錄，命個名
拷貝一下程式碼測試一下，首先點選右上角run jupyter，這是為了開啟jupyter服務
然後點選程式碼礦上面的run cell，這樣就可以跑這一個cell中的程式碼了
結果，在cell下面顯示了‘hello’，完美
下載安裝完成後你會得到
開始配置了
1. 下載外掛
在商店中搜索並下載安裝
2. 配置使用者環境
只要python.pythonPath和python.venvPath，內容和PyCharm下的差不多，也是找到虛擬環境中的python，以及虛擬環境的目錄
