前言：
最近新购置了一台电脑，在这台电脑的初始化过程中，我想把开发python项目的pycharm和开发java项目的IDEA放到虚拟机的Linux上来运行。然后自己的Windows11就放个python自带的IDLE和devC++满足日常大部分的编程需求。
这样的话办公和开发就分离开来了，我可以在轻量快速的Linux中搞开发，在臃肿的win11中进行简单的办公，聊天，追剧。
关于Linux我选择的是基于Ubuntu的Linux Mint，因为比较轻量，消耗的系统资源比较少，而且预装的很多应用都是必需的。
by the way，这次初始化新电脑出现太多困难了！本电脑支持WiFi6，但是我家的路由器的网肯定到达不了WiFi6的标准，连我家WiFi总是容易断，我又是打电话给电信公司，又是更新网卡驱动，又是重装系统，都没弄好，最后是开启了一下兼容性，就好了。然后电脑预装win11，太新了，导致和VMware虚拟机都不兼容，打开就重启，我又是在网上找各种教程，最后搞好了。
LinuxMint需要进行的配置
1.更改镜像源然后安装更新
2.为了防止系统出故障可以整个系统快照，以恢复当时的系统。
3.安装FCITX中文输入法，不然你怎么都打不出汉字来。
4.安装中文语言包，不然啥软件都是英文，如Firefox 火狐浏览器、LibreOffice 办公套件、GIMP 图片编辑软件、Thunderbird 雷鸟邮件客户端等。
输入下面这段代码，快速安装本机所需的中文语言包。
sudo apt install language-pack-zh-hans language-pack-gnome-zh-hans firefox-locale-zh-hans thunderbird-locale-zh-hans
5.右下角有两个感叹号，第一个感叹号是用来更新软件的，一个是用来安装音频视频编码解码器的，根据操作来就好。
6.打开redshift保护眼睛，系统会根据时间调整色温，对眼睛更友好。
7.尽管 Ubuntu 比前所未有的更倾向于推崇使用 Snap，但是 Linux Mint 团队却反对使用它。因此，它禁止 APT 使用 snap。
因此，你将无法获得 snap 开箱即用的支持。然而，你迟早会意识到一些软件包只以 Snap 的格式打包。在这种情况下，你将不得不在 Mint 上启用对 snap 的支持。
输入下面代码安装snap：
sudo apt install snap
8.输入这个快速删除系统中不需要的软件包
sudo apt autoremove
9.Warpinator可以让你在连接到网络的多台电脑上共享文件。
10.驱动呀防火墙什么的左下角的搜索里都有，自己看情况打开就好了。
Linux 安装pycharm
刚刚我们把Linux系统环境整好了，接下来就开始安装开发环境。
1.先下Java环境，不然pycharm安装会出现问题。
step1：更新存储库：
sudo add-apt-repository ppa:openjdk-r/ppa
step2：安装jdk-8
sudo apt install openjdk-8-jdk
step3：配置安装路径
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
step4：检测安装好么得
java -version
就这样，成功安装java了！
继续操作：
去官网下载pycharm
官网下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
下载的文件是.tar.gz压缩，我们把下载的文件放到可知的盘符文件里，然后需要进行解压。
解压完毕之后，在bin文件夹中pycharm.sh执行文件进行安装。
linux自带python，都不需要下，真香。
step1：解压pycharm
tar -zxvf /home/dgr/下载/pycharm-community-2022.1.tar.gz
step2：进入解压后的文件夹中的bin文件夹
cd pycharm-community-2022.1/bin
step3：开始安装
sh pycharm.sh
下好了
step4：设置启动pycharm的快捷方式
桌面新建一个启动器即可
运行起来还挺快的，就决定是你了！
安装python各种第三方库
1.1 更新软件源（可跳过1直接执行2中的命令，如果报错，请先执行1中的命令）
sudo apt-get update
1.2 安装pip第三方库管理工具
sudo apt-get install python-pip
1.3 命令行安装第三方库的简化命令
pip install numpy
1.4查看python路径
which python3
1.5常见的库
numpy、scipy、matplotlib、pandas、statsmodels、scikit-learn、keras、gensim、chardet、OpenCV
