创建不同python项目时应该注意的问题

虚拟环境的创建

• 首先我们需要注意到不同的项目可能需要使用到不同的python解释器，也就是不同的python版本。
• 然而我们有时经常不会注意到这一点，比如当我们使用pip install ~或者是conda create ~时经常会发生问题，导致安装不上，一部分原因是因为pip版本不同，或者是安装的这些包是直接从官方网站抓取的，而这些网站的服务器一般部署在国外，因此有时候容易断开。
• 面对上面的情况一般情况下我们可能会在网上找一些镜像地址，这些镜像都是部署在国内的，所以速度可能会快一点，但有时候也会出现各种各样的问题，比如镜像地址不够稳定。

解决办法

• 不能说万无一失的解决办法，但也差不多，至少目前我在配置的项目中在安装一些包的时候没有出现过问题
• 首先要求读者已经安装了anaconda，关于anaconda我这里就不细说了，感兴趣的朋友可以自行查阅。
• 首先进入这个页面，我们可以看到在当前路径下是默认有个base环境的，这个也是我们默认的虚拟环境，如下图所示
  
• 接着输入 下面这条指令
• conda create -n deeplearning python=3.8 -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  这里出现的deeplearning是你所创建的虚拟环境的名字，我这里是搭建深度学习环境时所创建的，大家可以根据自己的需要修改，-c后面是指定的通道地址，关于通道地址在网上也是有很多大家可以按需选取，python = 3.8 这里是我选取的python版本，同样是可以修改的，按需选取即可。
  当这一步完成后，可以尝试用conda activate deeplearning 来激活你所创建的虚拟环境的名字，我这里因为创建过了，大家直接观看即可
  
  可以看到我们是进入到这个虚拟环境中了，目前在这个虚拟环境中我们可以通过 conda list 看到python的版本，还有其他的一些包。
• 到此我们的虚拟环境就已经创建成功了，如果我们还想搭建自己需要的环境，比如深度学习，自然语言处理，计算机视觉等等这些需要安装一些框架的技术，如pytorch，tensorflow，opencv等等这些框架我们都可以在进入到我们创建的虚拟环境里面安装，这样就不会因为各种各样的冲突出现问题了。
• 我这里给出我安装pytorch时的一个例子，大家根据自己需要的进行修改即可
• 安装pytorch
  conda install 包名 -c 通道地址
  通道地址：https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/

注意事项

• 我这里是使用pycharm搭建的环境，因此在创建虚拟环境后我们还需要新建项目，然后找到创建的虚拟环境下的python.exe文件，为我们新创建的项目配置好刚才虚拟环境下创建的python解释器即可。

感谢阅读，不足之处还请多多指教