搞了半天终于是安装好了基础的开发平台和集成开发环境，当我们打开pycharm新建一个project之后再新建一个py文件，此刻你以为我们可以开始写代码了，结果发现上面老有一行字提示：
这是因为我们给配置相应的编译环境，要知道所有的代码运行都要依赖各种各样的包和库，这个所谓的环境就相当于一个工具房，里面配好了你需要的各种依赖库。这里我们氛围两种环境进行配置尝试，第一种是python原生环境，第二种是给予annaconda新建的虚拟环境。
第一种：python基础环境
在工具栏中找到File选项，点击其下的setting选项。
找到Project:python_full_stck（这是我自建的项目）自己建立的Project，点击Python Interpreter(百度翻译：python 程序解释)
点击右上这个齿轮设置，点击之后会出现两个选项，一个是Add…一个是Show All…，点击第一个，意思是添加程序编译。这时候你会看到有四种选择：
1.Virtualenv Environment：虚拟环境
2.Conda Environment：Conda建立的环境
3.System Interpreter：系统程序编译
4.Pipenv Environment：pip 建立的环境
这里我要调用Annaconda上自带的python程序编译，相当于系统的程序编译。这里要说明一下，这个系统的程序编译，就是找到python.exe软件所在位置，这样程序在运行时就知道要去找谁编译了。
点击OK，就添加上了
这时候你再看，就会发现，这个环境下已经安装了许多的科学包和依赖库。因为这是annaconda平台自带的python编译，所以可以享受平台自带的其他科学包和库。
第二种：Annaconda新建的环境（也叫虚拟环境吧？好像是的）
找到annaconda的终端，点击Annaconda Prompt进入。输入conda env list,查看已有的环境。
只有一个基础环境，就是annaconda3自带的各种依赖包和库齐全，此刻新建一个名叫china的环境，指令：conda create -n china python=3.8
遇到这个的时候输入y（然后回车），意思就是yes，然后就建好了。我们使用conda env list指令查看一下现在有的环境。多了一个china环境。
此时回到pycharm的interpreter设置那，点击existing environment，并找到Annaconda3下的envs文件夹，找到里面的china文件夹，点开后找到python.exe，点击确认。
确认之后我们发现这个环境下已有的科学包及依赖库比较少，当然了，这是我们新建的环境，独立的工具房，你需要往里面添加各种你需要的工具。添加方式也是有两种。
1.inerpreter里面直接添加
点击+，在搜索框里输入numpy（一个数据库），点击目标对象，最后点击下面的Install Package（安装包/库）。安装完毕后点击OK，或者Apply（应用）即可。
2.Prompt终端pip添加
激活china环境（指令：conda activate china），pip list一下，查看现有的库和包
添加新的库（这里安装一个matplotlib的库，数据可视化常用），指令：pip install matplotlib是不是很简单。
至此，我们配置编译环境，添加库和依赖包的方式和方法都总结完毕啦，瑞思拜！