1. Anaconda3彻底卸载

先说Anaconda3的卸载，在Anaconda3安装路径下有一个Uninstall-Anaconda3.exe，右键以“管理员身份运行”，可执行完全卸载

2. 下载与安装Anaconda3

官网地址https://repo.anaconda.com/
点击Anaconda Distribution，或者访问以下路径https://www.anaconda.com/products/distribution
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其中Download按钮下载的为最新版本，如果需要下载指定版本，将页面滑至最下端，进入archive

或者直接访问以下路径Anaconda3历史版本，可以找到Anaconda3所有历史版本

可以看出，下载列表里，只有Anaconda3的发布日期，并没有所对应的python版本，如果想要下载特定版本的python，例如，想要想在目前比较稳定好用的python3.9，可以访问Anaconda3版本与python版本的对应关系
我想要下载windows64位系统python3.9对应的Anaconda3，即Anaconda 2022.10，去找到对应版本下载即可
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安装过程一路next，没有需要特别强调的，我的安装路径为：C:\ProgramData\Anaconda3，该环境也称作基环境(base environment)，区别于自己创建的环境。
安装完成后，打开Anaconda3自带的命令提示符Anaconda Prompt，输入python，显示以下，表明安装成功，python版本是3.9
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3. PyCharm三种解释器的区别（virtual Enviroment, system interpreter, conda Enviroment）

在用Pycharm构建新的python项目(例如Pure Python、Django、Flask等项目类型时)或者在已有项目配置解释器时，会遇到三个选择

virtual Environment
system interpreter
conda Enviroment

system interpreter表示本体解释器
选择系统里安装的Python作为解释器，不推荐使用
Virtual Environment-python的虚拟环境
可以使用一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter，而不用其他Python程序共享一个library和interpreter。虚拟环境的好处是避免了不同python项目间的互相影响（共用global library和interpreter），例如项目A需要某个库的1.0版本，而程序B需要同样这个库的2.0版本，如果程序B执行则A就不能执行了。
Virtual Environment是一款工具，Pycharm中集成了它，用以创建独立的虚拟环境，Virtual Environment主要解决的库依赖和版本依赖、以及间接授权的问题。
conda Environment
当然，我们在使用python时，大部分人会选择从安装Anaconda3开始，当你的电脑中安装了Anaconda3，可以使用其附带安装的python解释器，例如，在本教程中，C:\ProgramData\Anaconda3这个路径下的python解释器是Anaconda3下载时自带的。

4. 在pycharm中以交互方式分别用Conda和Virtualenv为新项目创建/删除虚拟环境以及在指定环境中下载特定版本库

以下两图分别是在pycharm中用Conda和用Virtualenv两个工具分别为一个新建项目创建虚拟环境时的一些设置
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以MyProject1为例，现在在D:\Code\MyProject1路径下，有一个venv文件夹，即创建的虚拟环境，刚创建的虚拟环境一般只有几十兆，是一些基础的库和依赖。
MyProject1在Pycharm中的文件结构如下，随便建一个python文件Transform.py，写句import keras，执行会报错no moudule named keras，这是因为在MyProject1项目所依赖的环境里，并没有安装keras库。如何在该环境即venv下安装keras？
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4.1 在指定虚拟环境下安装特定库

我们想要在venv下安装keras，一个简单的方法是，进入并激活venv环境，即：定位到D:\Code\MyProject1\venv\Scripts，在该路径下cmd，然后输入activate，回车
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出现下图：(venv) D:\Code\MyProject1\venv\Scripts，即表示进入到venv环境了，在此环境用pip安装各种MyProject1所需的各种库，例如，我这里安装tensorflow，keras等。安装完后，venv环境现在有1G多，在pycharm中执行import keras，也不再会报错！
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