anaconda 与pycharm 的区别
Anaconda和PyCharm都是常用的Python开发环境，它们的主要区别在于以下几个方面：
发行版本：Anaconda是一个Python发行版，包含了Python和一些常用的Python库，以及一个包管理器Conda。而PyCharm是一款由JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE），提供了许多Python开发所需的功能，如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。
安装方式：Anaconda可以通过一个简单的安装程序进行安装，无需手动安装Python和各种库。而PyCharm需要通过下载和安装程序进行安装，需要手动配置Python解释器和一些常用的Python库。
功能和特性：PyCharm提供了一套完整的开发流程支持，例如调试、测试、代码审查等，对Python开发者非常友好。而Anaconda则更注重科学计算和数据分析，提供了大量的科学计算库和工具，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
社区支持：PyCharm拥有一个庞大的开发者社区，可以获得丰富的技术支持和资源。而Anaconda的社区相对较小，但是有Conda的生态系统支持，可以通过包管理器轻松安装和使用其他Python库。
总体而言，如果你需要进行科学计算和分析任务，可以选择Anaconda；如果你需要进行Web开发或需要使用PyCharm提供的完整开发流程支持，可以选择PyCharm。
anaconda安装后还要安装python吗
要
anaconda安装后还要安装python，anaconda里面包含python和各类包库。优势在于集成了很多包所以不用单独下载一些常用包,但我使用觉得比空白的python编译器慢一些
为什么有些人宁愿花费很多时间去自己手工配置Python环境, 也不用Anaconda
配置是需要花时间的，花时间是很累的，或者说学习时间陡峭。在anaconda之前，原来python的pandas，numpy，scipy，matplotlib这些科学套件安装就有各类trick。导致安装不友好，所以anaconda是从科学计算入门占有市场的……
搞这部分的人，一部分人是researcher，一部分人是engineer，前者通常代码稀烂，根本不想浪费太多时间在安装包上。后者呢，则不一样，他的身份注定了他掌握了相对全面的计算机科学知识体系，因为配置对他来说不是问题啊。
我用Anaconda，但我更喜欢自己手工配置Python环境。如果把配置环境看做生娃，Anaconda是直接给你生了娃，告诉你要做父母了。手工配置则是你亲自生娃，痛并快乐着。所以，手工配置通常更多的会是两种情况，一种是初学者，不知道/不会用Anaconda。另一种是享受党，他们热衷于看到由自己一砖一瓦搭建的家园。你看那些在我的世界了搭建计算机的娃，他们要是不快乐的话，干嘛这么折腾自己。
手工配置更重要是记得一个最重要的原则，永远不要只依赖于一件事物，否则你拥有不了自由。
pycharm和anaconda的区别
pycharm
是开发工具,用来进行开发的,本身没有Python环境
anaconda
是集成了Python解释器和常用库的Python开发环境
装了python之后还用装anaconda
Anaconda是一个Python发行版，它包含了Python解释器和许多常用的Python库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）。如果你已经安装了Python，并且你的Python版本包含了你需要的库，那么就不需要再安装Anaconda了。
但是，如果你需要使用Anaconda提供的额外的库和工具，或者你想要使用Anaconda管理你的Python环境，那么安装Anaconda是有必要的。
Anaconda提供了conda工具，可以轻松地创建、管理和切换Python环境，这样就可以在不同项目之间切换不同版本的Python和库。这是Python中非常常见的问题，不同项目依赖不同版本的库和工具，Anaconda可以很好的解决这个问题。
先装anaconda还是pycharm
先装anaconda
Anaconda是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把Python和一些如Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib等常用的库自动安装好了，使得安装比常规Python安装要容易。如果选择安装Python的话，那么还需要pipinstall一个一个安装各种库，安装起来比较痛苦，还需要考虑兼容性。
