anaconda

环境配置

总结来说，要想在cmd的任意路径下使用conda命令，应当至少将Anaconda的安装路径、该路径下的Scripts目录以及Library\bin目录一同添加到环境变量中。

于是可得添加环境变量的完整路径： 
D:\Anaconda\ 
D:\Anaconda\Scripts 
D:\Anaconda\Library\bin 
D:\Anaconda\Library\mingw-w64\bin（可选

选择Anaconda的python环境做为编译环境，这样anaconda的库会自动加载到pycharm环境中。

system编译器

 用conda创建python虚拟环境

1）conda list 查看安装了哪些包。
2）conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
3）conda update conda 检查更新当前conda
#激活
Linux: source activate tensorflow(虚拟环境名称)
Windows: activate tensorflow(虚拟环境名称)
#关闭
Linux: source deactivate
Windows: deactivate
#删除
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
#安装相应的包到某个环境：
conda install -n tensorflow numpy
#删除相应的包在某个环境：
conda remove --name your_env_name  package_name 

Python的虚拟环境可以使一个Python程序不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。避免了不同Python程序间的互相影响.例如程序A需要某个库的1.0版本，而程序B需要同样这个库的2.0版本，如果程序B执行则A就不能执行了。

对于不同得应用可以建立专属的python环境，比如针对后台开发得django可以建立一个虚拟环境，针对爬虫开发得应用可以建立一个虚拟环境，避免环境之间产生冲突。

conda create -n tensorflow python=3.6 #tensorflow 环境 python版本3.6