摘要：设置步骤根据需要，设置不同版本的虚拟环境，本文以为例。这是为什么呢这一点是为了在的虚拟环境中使用。使用了一段时间虚拟环境的我觉得这项操作十分的人文关怀，绕开了那些乱七八糟的环境和版本。
写这篇的原因是在使用 python 的过程中，陆续安装了 python2.7、python3.6、python3.7 的版本，区分 python2 和 python3 还好，而更新到 python3.7 后，每次安装使用命令pip3 install pkg-name 总是容易安装到 python3.7 的 site-packages 中，而我是想要在 python3.6 环境下进行运行，这个问题如果有更简便的解决方法，还请评论区留言。那么，一个好的方法就是安装 python 虚拟环境，随便你想在哪个版本下进行开发，减少了版本混乱带来的问题。
下面我们来看具体步骤，以及如何在 PyCharm 和 jupyter notebook 中使用虚拟环境。
根据需要，设置不同版本的 python 虚拟环境，本文以 python3.6 为例。创建一个名为 python036 的环境，指定 Python 版本是 3.6，conda 会为我们自动寻找 3.6.x 中的最新版本。在执行这一步时要确保你的网络连接正常。
conda create --name python036 python=3.6
新创建好的环境就保存在了/anaconda3/envs/python036文件夹下，用户安装的不同 python 环境都会被放在该目录下（在安装过程中会显示environment location），可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。以本机为例如下：
# conda environments: # base * /anaconda3 basemap /anaconda3/envs/basemap python036 /anaconda3/envs/python036 python36 /anaconda3/envs/python36
在使用虚拟环境时需要注意的一点就是：在每次使用虚拟环境时，需要先激活它（包括安装包在该环境中的时候）。
输入下列命令来激活新的虚拟环境：
source activate python036
此时，激活后 terminal 会显示如下，多出了 python036 的字样：
(python036) MacBook-Pro:~ user$
实际上，系统做的事情就是把默认的环境从 PATH 中去除，再把 3.6 对应的命令加入 PATH。
接下来就可以在该环境下，即你指定的某一个 python 版本环境下愉快的写代码了。
当你想恢复默认环境时，只需执行代码：
source deactivate python036
删除一个已有的虚拟环境，只需在命令行输入：
conda remove --name python036 --all在PyCharm中使用虚拟环境
这一步设置很简单，打开 PyCharm --> Preferences --> Project Interpreter，点击右上方的设置图标按钮，Add Local 选中对应的路径即可。
但是要注意的是：上图中我添加的路径是 pythonw，而不是python。
这是为什么呢？
这一点是为了在 PyCharm 的虚拟环境中使用 Matplotlib。如果直接使用python，会导致无法正常引入 Matplotlib，因为我们这里是使用 conda 进行管理的，官方的解释如下：
看到这里就很清楚该怎么做了，因此解决了这个问题，就可以在 PyCharm 中畅通无阻的写代码了。
在jupyter notebook中使用虚拟环境要想让 jupyter notebook 支持虚拟运行环境，只需在 Anaconda 里安装一个插件，一行命令搞定：
conda install nb_conda
要注意的是需要在终端激活的 python 虚拟环境下执行该语句，然后打开 jupyter notebook 新建，就会看到我们的虚拟环境 python036 已经在列表中，选中它即可，如下图所示：
最后，当不需要这个虚拟环境时，使用命令：
conda remove --name python036 --all
删除已有的环境。使用conda info -e查看如下：
# conda environments: # base * /anaconda3 basemap /anaconda3/envs/basemap python36 /anaconda3/envs/python36
环境 python036 已安全删除。
使用了一段时间虚拟环境的我觉得这项操作十分的人文关怀，绕开了那些乱七八糟的环境和版本。需要注意的是每次必须先使用source activate python036激活环境，否则徒劳。这一点也是一开始使用比较容易忘的地方。
今天的分享主要是关于 python 虚拟环境的安装和管理，也许不是最全的，但用来使用应该足以应付，这也是在使用过程中遇到问题而去解决而“被逼的”一次主动学习。如果有更好的方法，欢迎评论区见！
参考链接：
Anaconda使用conda管理技巧汇总
如何在Jupyter Notebook中使用Python虚拟环境？
Working with Matplotlib on OSX
不足之处，欢迎指正。
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