MacOS系统下，利用Anaconda创建Python的虚拟环境，并在pycharm中配置该虚拟环境—图文教程
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前言
Python 作为一种解释性语言，编程风格相对简单，且具有广泛的兼容性，尤其是随着计算机视觉和人工智能的兴起，近年来得到了越来越多科研人员和程序开发者的的喜欢和使用。它具有的丰富类型的安装包资源，这也是它成为当前最受欢迎的编程语言之一的因素。 Python的英文含义为蟒蛇的意思，本质上是指其具有较好的吞噬性，也就是其对不同格式语言的一个广泛兼容性。由于其对window用户安装极为不友好，很多开发包工具在国内环境下，很难安装，对于刚刚入手新语言的小白来说，环境配置确实是一个极为头疼的问题。
Anaconda 的英文含义是水蛇，蟒蛇的意思，它是一个非python官方开发的包含python基础开发环境的软件程序，并且适用于多个平台。它将一些基础的python开发环境内置在软件中，且Anaconda可以根据不同的项目需求，虚拟出不同的版本的python环境，免去了不同项目之间切换导致base环境混乱的痛苦，因此被广泛使用。
下面我们来讲一下macOS系统下利用anaconda创建虚拟环境的主要过程。
一、Anaconda软件的安装
macOS系统下的Anaconda 安装同window一样，可以通过Anaconda官方下载对应的软件安装包，然后根据UI界面提示完成安装即可，下面给出anaconda的官方网址，具体安装过程这里不在赘述。
Anacond 官方网址：https://www.anaconda.com
二、Anaconda新建虚拟环境
Mac下面创建虚拟环境需要依靠系统终端完成，首先打开终端，然后直接键入如下命令，出现提示后，输入Y，点击回车确认即可：
conda create -n env_name python=3.xx
这里对该行代码进行简单的解释，具体如下：
- env_name 为需要虚拟的环境名称，根据自己需要起一个自己喜欢的名称即可；
- python=3.xx 为需要虚拟的环境，也就是python的版本，现在一般都使用3.x的版本，作者根据项目需求自行设置；
下面就是笔者此次创建的一个具体的命名为 pytorch_learning的虚拟项目环境，python版本为3.7，具体创建代码如下：
conda create -n pytorch_learning python=3.7
OK，至此环境就已经安装完成，下面就是对刚刚创建的环境进行激活，具体命令如下：
conda activate pytorch_learning
进入虚拟环境后，对该环境进行配置，使用condo命令进行相关库的安装，安装命令格式如下：
conda install xxx
下面以安装numpy为例，具体安装命令为：
conda install numpy
依次安装完成对应的安装包即可！
三、常用命令汇总
在Terminal中，可以使用clear命令清楚当前窗口中的显示，其他的关于anaconda虚拟环境操作的常用命令如下：
conda deactivate
删除 pytorch_learning 环境
conda remove -n pytorch_learning --all
更新xxx安装包
conda updata xxx
卸载xxx安装包
conda uninstall xxx
四、Pycharm中配置环境
Pycharm是一个非常好用的python IDE编辑器，在macOS系统中的安装也非常简单，可以通过官网下载，安装过程中具有UI提示，此次不在赘述，Pycharm官网如下：
Pycharm官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/
安装完成后，打开该软件，创建一个简单的.py文件，具体操作如下：
Setting—> Preferences
在左侧 Project:Python 中选中 Python Interpreter，然后点击右侧的小三角，选中 Show All;
进入Python Interpreters 控制面板后，选择左上角的 + 号，添加我们前面创建的虚拟环境;
如果我们不知道具体创建的虚拟环境路径在什么位置，可以在Terminal中重新激活该环境，然后输入命令找到具体的安装环境路径，具体命令如下：
conda activate pythorch_learning
注意这里需要分开输入两条命了，在激活环境后，输入下面命令，找到对应的python虚拟环境路径
where python
然后根据上面的环境路径，找到创建的虚拟环境 “pytorch_learning” ,在该路径的文件夹下面的 bin 文件夹中，找到 python3.7 文件，然后选中，将其添加到路径；
可以看到，此时在Python Interpreters 控制面板中已经出现了我们之前创建的虚拟环境；
依次点击OK和Apply按钮后，可以看到我最开始安装的numpy库和其依赖库环境，最后输入简单的测试命令进行测试即可，可以看到在Run窗口中，显示运行结果，同时也会显示创建的虚拟环境的路径。
OK，至此，整个在macOS下利用anaconda创建虚拟环境以及在Pycharm中配置的具体过程至此完成，其他的代码编写和环境搭建类似！