step01:下載安裝包（我們使用anaconda）

簡介：Anaconda是一個開源的Python發行版本，一個打包的集合，里面包含了720多個數據科學相關的開源包，在數據可視化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。不僅可以做數據分析，甚至可以用在大數據和人工智能領域。另外，安裝它后就默認安裝了python、IPython、Jupyter notebook和集成開發環境 Spyder等等,讓我們省去了大量下載模塊包的時間，更加方便。

進入下面的鏈接地址中，根據您的操作系統下載合適安裝包：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D
如我下載的Anaconda3-4.3.0-MacOSX-x86_64.sh

step02:安裝anaconda

sh Anaconda3-4.3.0-MacOSX-x86_64.sh

根據提示安裝即可,過程中有交互信息，需要輸入yes 以及安裝路徑等等
我的安裝路徑為：/data/anaconda/

step03:部署Python虛擬環境

由于我們今后的項目可能會用到不同的python版本，或者在Python下安裝各種特定的依賴庫。所以為了避免不必要的混亂，管理的統一性，我們的開發環境將采用虛擬環境來進行Python的調用。

cd /data/anaconda/bin/
conda create -n study python=3.6

如下圖所示：輸入:y

image.png

step04:激活環境

cd /data/anaconda/envs/study/bin
source activate study

激活后可進入python環境中進行簡單的驗證

python
print("i love python")

具體展現如下圖所示：

image.png

step05:修改pycharm 配置

如果您不確定虛擬環境的目錄位置，可在Anaconda bin中查看新建的虛擬環境在哪個目錄下：

cd /data/anaconda/bin
conda env list

具體輸出如下圖所示：

image.png

最后我們打開pycharm軟件，進行python環境的設置：
File->setting->Project:[您的項目名]->Project Interperter,增加剛剛創建的python虛擬環境，路徑為/data/anaconda/envs/study/bin/python3.6
具體步驟如下圖所示：
第一步：

image.png

第二步：

image.png

第三步：

image.png

第四步：

image.png

第五步：

第六步：

image.png