本文将讲解Anaconda的安装和使用，同时创建虚拟环境给pycharm使用和pycharm2019.3.1中的jupyter notebook的使用
Anaconda是用来干什么的
anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件，在里面会帮你安装好用于科学计算分析等的包，可以省去一个个包自己安装的过程，同时在安装的过程中会帮你搜索相关的前置包，一次性下载。
Anaconda安装过程
因为我用的是win10，所以介绍的也是windows的安装过程。下载网址：Anaconda下载网站，选择windows，我下的是python3.7如果你要用tensorflow2.0得下这个才行。
安装过程
安装过程很简单，唯一需要注意的就是下图这个位置。
第一个选项框的意思是添加anaconda到电脑的path中，添加了这个后在终端中就可以调用conda了，同时电脑python的默认路径会被修改成anaconda里的。因为我的电脑已经装过python了我只是想用anaconda，所以我没勾选，如果没勾选在后面我也会讲该怎么手动添加。
第二个选项框是python使用默认的3.7版本
怎么选自己结合电脑的情况决定。两个都选是最简单的一条龙服务解决。进入安装过程了后请耐心等待，需要花点时间，毕竟有两个多G的包要安装进去
使用Anaconda
打开终端输入conda --version一方面看自己的版本，一方面看自己的Anaconda是否可以使用，如果你在前面的安装过程中没有选第一个。不用急，手动添加path即可
手动添加path
首先进入系统\选高级设置\高级\环境变量，选Path，进行编辑，添加一个路径，选择安装路径下的Scripts文件即可
添加完了后，conda命令就可以使用了。
Anaconda创建虚拟环境和常用命令
安装完后其实使用anaconda powershell（我有两个是因为我已经创建过一个虚拟环境）来使用命令会更好，但我就用终端先演示下
先用下面这个conda env list命令，这个命令是查看已经有什么虚拟环境了
base是默认Anaconda创建给你的。
在运行下conda list列出环境装好的包，默认是base的包，进入虚拟环境后，显示的就是这个环境里的包了
接下来开始创建一个新的环境
使用命令：
//以your_env_name为名字创建一个虚拟环境，这个创建起来进入环境
//运行conda list会发现是一个空环境，除了python其他包是没有的
conda create --name your_env_name
//创建一个新环境想克隆一部分旧的环境，因为我创建一个虚拟环境是担心主环境被弄坏
//重新开始很麻烦，所以我是想克隆一个新的bash，所以我运行的是下面这个命令以base为基础创建了一个新的环境
conda create -n your_env_name --clone oldname
//运用下面的命令，将your_env_name改成自己的环境名就可以进入虚拟环境中
activate your_env_name
//退出当前环境
deactivate
运行activate fuyun结果如下图
到此如果顺利的话你的虚拟环境已经被创建好了，我们先关闭终端，打开anaconda powershell这个终端来执行接下来的命令
打开如下，用这个终端会直接进入环境中，同时命令会带一些样式，看着挺爽的
修改源成为清华源（默认可能会比较慢，尤其是像下载tensorflow这种打包的时候，建议修改）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes 在包后面显示来源
使用上面的命令添加清华源，这个我也是从别的文章看来的，最后一个来源我的好像没显示。也可以通过清华Anaconda的文档
按上面的来做配置文件。
配置完了后我们来下载tensorflow
通过中会提示你是否安装，输入y确认即可
下载完后想确认，在conda list后添加想查看的包即可
让pycharm使用Anaconda的虚拟环境
打开Settings是设置当前项目的配置。后面的Other Settings里的Settins for New Projects里面给以后的项目也配置
无论你打开的是那个，都选择Project Interpreter即可
点击小齿轮，选Add
步骤图片里写了，找到后，点Ok就会导入成功了
到此你的pycharm已经使用Anaconda创建的虚拟环境了
最后讲下pycharm里的jupyter notebook
pycharm2019.3.1对Jupyter notebook有了更好的支持和更多的按钮
jupyter notebook用于什么
简单点说jupyter notebook和普通py文件的区别在于，它是以单元格的形式执行代码，而不是以文件为主题，这样就可以在前面执行了的情况下，反复修改和执行后面的查看变化，同时结果也是采用对应单元格的形式便于查看，在数据分析时用起来会发出的爽。
创建jupyter notebook的.ipynb文件
如上创建后如下图
打开，你们的界面在localhost:8888这里会不一样，接下来让我们对pycharm里的jupyter notebook进行配置
一个很简单的python代码点击运行按钮会发现出错，这是因为没打开服务，真正的jupyter notebook是一个基于页面的代码IDE
点小灯泡，选开始服务，这里的原理是在终端里运行了jupyter notebook，把终端输出的信息转到了jupyter的控制台里
点击控制台里的地址会前往真正的Jupyter notebook的网址
我们就不用这个了，用这个的话，代码自动提示和补全比不上pycharm
先说下jupyter notebook常用的快捷键，ctrl+回车执行当前代码块，shift+回车执行当前代码块并转入下一个代码块
然后回到pycharm使用ctrl+回车你会发现没有反应（我的没有可能和我设置登录notebook的密码有关，你们的可能会有）因为Pycharm对jupyter notebook采用的是自动连接的方式，所以会存在可能自动连不上的情况。没事我们手动也行。
首先将控制台里的http://localhost:8888/ 这个复制过来，再按下图点击修改配置
在Configured Server这个将地址贴上去，token不管是系统自动加的，点击OK
这个地方是python的内核我这个有一个fuyun是因为我配置了一个内核，可不配用默认也行。
使用ctrl+回车结果如下，右边会显示左边的输出结果
如果要配置jupyter notebook内核
进入你所要创建kernel的环境中运行下面的命令XXXX处输入自己想要的名字
python -m ipykernel install --name XXXX
