就需要安装python的虚拟环境，方便快速切换python的版本。
安装python虚拟环境
sudo apt-get install python-virtualenv
sudo apt-get install virtualenvwrapper
创建虚拟环境
mkdir .virtualenvs
vi ~/.bashrc
插入如下两行
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs
source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh
然后执行
source ~/.bashrc
mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.8 py3env
source py3env/bin/activate
1、概念区分
对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：
（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。
（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。
（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。
（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。
（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。
2、修改镜像源
在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。
先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：
conda config --show
查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。
channels:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
下一步，使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
添加目前可用的中科大镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
并设置搜索时显示通道地址：
conda config --set show_channel_urls yes
确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：
channels:
https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
defaults
以上就是分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！
