相关链接：
1、pip和conda常见命令：https://www.cnblogs.com/ZhangStudy/p/12527521.html
2、python国内常见镜像源：https://i-beta.cnblogs.com/posts/edit;postId=12513667（里面有pycham设置国内镜像源方法）
3、anaconda环境配置：https://www.cnblogs.com/ZhangStudy/p/12513641.html
python小白，最近配置anaconda和pycham。配置过程中，我试过各种搭配，下面来总结一下
一、python+pycham
这个搭配基本没什么问题（后面anaconda+pycham遇到的问题都没有），唯一不方便地就是需要自己安装库，与anaconda+pycham相比缺点主要是使用pycham编程时导入库，如
import Scikit-learn
如果是anaconda+pycham，只需鼠标点在matplotlib上，就会出现一个红色感叹号，点进去就会出现install，点一下就能安装（猜测这样安装是从官方镜像源下载的，不知道添加国内镜像源以后会不会从国内下载，这个方法胜在方便）
而python+pycham则没有这个感叹号，只能pip install +库名 或者进入pycham里地setting里安装
二、anaconda+pycham
这个搭配比起前面那个问题就比较多了，主要是配置环境方面（以下是我遇到的问题，不同电脑可能不一样）
1、选择new environment，不勾选inherit global site-packages
这会让你难受的想哭，这应该是建立了一个虚拟环境，不导入anaconda里的库，导致的结果就是这个环境里面只有pycham自带的两个，而且没法升级这两个库，pip不升级简直就是想搞事
2、选择new environment，勾选inherit global site-packages
这个做法没有问题，anaconda里的库也导入了，使用anaconda按照库以后，这边也会同步，使用pycham也可以安装需要的库，anaconda里面同样会同步（这个作法我用过一段时间没出过问题，但有一次使用matlotlib这个库时始终报错，这个库已经安装了，但使用时提升无法正确导入这个库，后来重新安装pycham和anaconda都没办法解决，但写这个文章时我一个个环境建立了一遍，这次这个没有问题了，所以无法附上错误截图）
3、使用已经存在的解释器，目前我是这个配置方法
这个应该是没有建立虚拟环境，和上面那个方法一样，anaconda和pycham都可以相互同步，唯一不同的是pycham里面多了一个conda管理
我的理解是选中这个，你使用pycham安装时使用的是conda安装anaconda支持的库（anaconda现在好像把国内的镜像源给禁了，一直404，只能使用它默认的，一个字：慢）
不选中那个按钮，则使用的是pip安装（能支持国内镜像源）
