1 概述
2 anaconda
- 2.1 下载
- 2.2 安装
- 2.3 启动
- 2.4 新建环境及配置
- - 2.4.1 新建环境
  - 2.4.2 镜像源配置
  - 2.4.3 模块配置
  - 2.4.4 TensorFlow2配置
  - 2.4.5 其他库的安装
3 PyCharm
- 3.1 下载
- 3.2 安装
- 3.3 破解激活
- 3.4 新建项目
- 3.5 项目环境的修改
4 测试

1 概述

利用Anaconda进行开发环境管理。
由于Python语言及其支持的模块碎片化严重的特点，对于不同项目，其开发环境语言版本和模块版本不尽相同，因此，需要一个工具来较好地管理多个开发环境，这里推荐Anaconda（目前只会这个）。
利用PyCharm进行开发及调试。
尽管anaconda上也有多种工具可以进行Python代码开发，如jupyter可以很好地进行学习笔记记录，但是如果是要开发功能稍微复杂的工具，还是在PyCharm上进行开发和调试更加方便。

2 anaconda

2.1 下载

本机系统为win10，对应个人版本下载链接为https://www.anaconda.com/products/distribution#windows。

2.2 安装

右键刚下载的安装包，以管理员身份运行。
前面几步按默认即可，如下图。
在这一步需要将“添加路径”的选项勾选上。
开始安装中……
最后这里可勾可不勾，勾上的话就是在完成后弹出网页看看。

2.3 启动

在开始菜单找到刚刚安装好的Anaconda，右键以管理员方式运行。
启动界面如下，如果是卡死了就结束进程再打开一次。
打开后界面如下，左侧共有4个页面，分别是主页面、环境配置页面、学习页面和社区页面，其中较为常用的是前两个。
值得注意的是，上述PyCharm是专业版，免费试用30天，暂时不需要在此处安装，下文再安装。

2.4 新建环境及配置

2.4.1 新建环境

点击左侧，进入环境配置页面。
新建环境，一般一个项目或一类项目配置一个环境，此处介绍图形化配置界面的方法，相对直观，命令式新建环境的方法自行查阅。

2.4.2 镜像源配置

建立完成后界面如下，由于默认的镜像源是国外的，每次新建完环境后，需要点击通道设置镜像源。
按以下步骤，为环境添加以下两个清华大学的镜像源，最后点击update channels完成镜像源配置。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

2.4.3 模块配置

点击此处并进一步点击 open Teminal，进入终端配置窗口。
输入命令conda list查看当前环境所安装的模块有哪些。可以看到有安装了pip模块，可以进一步试用pip命令进行相关模块的安装。
先使用命令pip install --upgrade pip更新一波pip版本，如果弹出以下错误提示，则添加上--user参数。
继续使用pip命令安装相关模块。

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install Pillow
pip install scikit-learn
pip install pandas
pip --default-timeout=1000 install numpy   #如果网络不好经常断开，可以试试该命令设置断开链接的时间

2.4.4 TensorFlow2配置

对于神经网络框架，常有CPU版本和GPU版本，建议使用GPU版本以发挥GPU的矩阵运算能力。
CPU版本安装命令为: pip install tensorflow
GPU版本安装命令为：conda install tensorflow-gpu（会安装相应cuda包，没有pandas）
本教程按GPU版本来实例，会自动安装许多相关模块，此处输入y回车。
大量模块安装中……
安装完成。
安装后如果运行不成功，可能需要安装vs插件，根据相应提示在TensorFlow官网查找pip安装方法，下载相应插件。

2.4.5 其他库的安装

根据实际工程需要，选择性安装以下模块。

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install Pillow
pip install scikit-learn
pip install pandas
pip install graphviz        # 为了使用plot_model绘制模型结构
pip install pydotplus       # 为了使用plot_model绘制模型结构
pip install baostock
pip install imgkit
pip install htmltable       # HTMLTable
pip install pathos          # 并行计算
pip install tqdm            # 显示并行计算进度
pip install beautifulsoup4  # beautifulsoup 库,通过定位 HTML 标签来格式化和组织复杂的网络信息，用简单易用的 Python 对象为我们展现 XML 结构信息
pip install tqdm

3 PyCharm

3.1 下载

专业版与社区版的功能比较：
社区版，就是功能不全的专业版，是用来解决工作问题的。除了一些功能没有以外（例如：Web开发，Python Web框架，Python的探查，远程开发能力，数据库和SQL支持），其他的功能和专业版是一样的。
在其官网进行下载，https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，此处我们下载左侧的专业版。

3.2 安装

右键刚刚下载的安装包，以管理员身份运行。
一开始默认选择就好。
此处建议都勾选上。
点击install开始安装。
安装完毕，进行重启。

3.3 破解激活

双击桌面的快捷方式，打开界面如下，先勾选再点击continue。
设置不分享。
弹出窗口说要登录账号，不管他，先点击 Exit 退出，准备开始运行激活脚本。
清空 Pycharm 以前使用过的激活方式
1. 运行激活脚本之前，如果你之前安装过 Pycharm, 且手动为 Pycharm 修改过 hosts 文件，那么添加的配置，记得要删除；引用过的补丁也要移除掉等, 不然可能会与本文提供的补丁有冲突，出现各种奇奇怪怪的问题。
2. 如果没有动过 hosts 文件，则不用管，继续走下面的步骤。
参考文章https://www.exception.site/essay/how-to-free-use-pycharm-2020并在文末获取破解文件，含以下内容。
进入scripts文件夹，本机是Windows 系统，点击运行 install-all-user.vbs 脚本，为当前用户安装破解补丁。
运行时出现弹出，点击确定。
运行结束，出现以下窗口，点击确定。
重新打开pycharm，将以下激活代码黏贴到图中位置，并点击激活，激活后点击close。

IHMWLMSEAL-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-TT/mvlYqIE07j8qgnrhSSVpMtD4buKsRuntPuB17Zb8KodU2SUcb8byLpLG1pU+xEIIyG3Scu/ypjXmQ9w4iyvOT+NYGmeeHFMHnknQVEhhUvDZjTMNXPct03KeHcjxJX8jMSsuRkTooePx1beXjHTuxcyiO8qJcNOOl/97pT45kGTqSJohat0Xe7oiwrE6u3JZhfSdmYV9iJxz6XGNeoPMPnXbH17yoP75eXUqQJzUGxqdeHyKVHSUUJTGfO3IHgjN9y2TwYET5oFjRy1qSMRf4vXpPCK7tnfqhCGISQiDCm+ETB133CcmArxlRVlKdbAIM/7W++eOn5AfW/CNvgg==-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

10. 激活成功。

3.4 新建项目

打开pycharm，点击新项目。
选择项目路径，可以新建环境也可以选择上述anaconda配置好的环境。
项目开发界面如下。

3.5 项目环境的修改

如果发现上述项目环境需要更改为另一个环境，则可以按以下步骤进行操作。
点击file，进入setting。
添加环境。
选择上述anaconda配置好的环境，如果开发过程中需要新增模块，同样利用anaconda在对应环境中进行配置即可，pycharm利用的环境会随之更新。

4 测试

在项目中输入以下代码，判断项目TensorFlow是否安装成功，同样也判断程序能否正常运行。

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

运行结果如下图，说明一切正常。

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目录

1 概述

2 anaconda

2.1 下载

2.2 安装

2.3 启动

2.4 新建环境及配置

2.4.1 新建环境

2.4.2 镜像源配置

2.4.3 模块配置

2.4.4 TensorFlow2配置

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4 测试

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