Anaconda Python 安装配置、IntelliJ IDEA 安装 Python 插件、环境设置

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写在前面，Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别。

Anaconda

    Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。

conda

• conda是包及其依赖项和环境的管理工具。
• 适用语言：Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
• 适用平台：Windows, macOS, Linux

    用途：

1. 快速安装、运行和升级包及其依赖项。
2. 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

如果你需要的包要求不同版本的Python，你无需切换到不同的环境，因为conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令，你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本，同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。——conda官方网站

• conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。
• conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

pip

• pip是用于安装和管理软件包的包管理器。
• pip编写语言：Python。

    Python中默认安装的版本：

        Python 2.7.9及后续版本：默认安装，命令为pip

        Python 3.4及后续版本：默认安装，命令为pip3

    pip名称的由来：pip采用的是递归缩写进行命名的。其名字被普遍认为来源于2处：

        “Pip installs Packages”（“pip安装包”）
        “Pip installs Python”（“pip安装Python”）

virtualenv

• virtualenv：用于创建一个独立的Python环境的工具。

    解决问题：

1. 当一个程序需要使用Python 2.7版本，而另一个程序需要使用Python 3.6版本，如何同时使用这两个程序？
2. 如果将所有程序都安装在系统下的默认路径，如：/usr/lib/python2.7/site-packages，当不小心升级了本不该升级的程序时，将会对其他的程序造成影响。
3. 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改，都会导致程序的中断。
4. 在共享主机时，无法在全局site-packages目录中安装包。 

• virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

pip 与 conda 比较

• 依赖项检查

    pip：
        不一定会展示所需其他依赖包。
        安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。

    conda：

        列出所需其他依赖包。
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