写在前面：我的本意是用matlab的强化学习模块来进行实践的，因为可以很好地结合simunlink。但是主流都是基于python的强化学习实践，在matlab上的实践教学较少，我只好先学习python平台的实践，加深对理论知识的理解。
一、python的安装及配置
首先，python是一门人与计算机交互的语言，那么就解释器和编译器就是必须的；其次，由于python的特殊性，使用python时会用到很多依赖，例如包、库、一些插件，而不用的项目用到的依赖也会不同，甚至是用到不同版本的python解释器，所以怎样管理就是一个问题？最好的方法就是分类管理，“一个萝卜一个坑”，为每个项目单独配置依赖。这时就有annocanda这样一个管理工具，可以理解为一个控制台（类似Ansys的workspace），包含很多库和python解释器。
解释器有了，下面还需要编译器，这里使用很多人推荐的pycharm，和vscode一个道理，只是一个写代码的地方。
说到这里我们就可以安装anocanda和pycharm了，具体过程见https://www.bilibili.com/video/BV1K7411c7EL
二、环境配置
常识都知道，计算机运行时会有一个系统环境，前面有说到，不同的项目需要用到不同版本的python编译器、库、包等，所以我们用python来工作的时候不可能用系统环境，那就只好把环境复制一份，创建虚拟环境，在虚拟环境中进行工作，做好这些准备工作就叫环境配置，我目前的理解就是一个project用一个虚拟环境。关于虚拟环境的理解：https://www.bilibili.com/video/BV1V7411n7CM
两种工具
canda和pip，canda是pip的升级版本，pip是最底层最原始的python库管理工具，一个python自带一个pip；conda 是在 pip/python 之上，想要隔离 pip 和 Python 环境的组件，所以是用 conda 来管理不同的 python 版本的，也就是说pip只能管理库，而canda既能管理库也能管理python版本，这样就完美解决了第一块中提到问题。
两种方法
1、利用anocanda的工作台可视化配置 https://www.bilibili.com/video/BV1vK411H7jn
2、利用anocanda powershell prompt终端利用命令行配置 https://www.bilibili.com/video/BV1ey4y137fR
三、使用环境
环境配置好后，就需要在该环境中进行代码编写等工作了，如何在pycharm中使用该环境
https://blog.csdn.net/echo_he_666/article/details/94220139
四、总结
1、安装anocanda和pycharm
2、canda分项目管理，利用命令在canda的teminal中创建一个 conda 环境 env，定义这个环境的名字和 Python 版本；手动切换到这个环境中，用canda/pip来安装依赖。
3、链接pycharm和环境
<注>：1、在pycharm中新建项目会有这样的选项
关于这几个环境的解释：https://www.codenong.com/51978816//
2、不推荐直接在pycharm中创建环境，因为会直接从源网站下载解释器，速度很慢导致创建失败。
清华源的切换
1、conda
各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件换源。
Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。
去自己电脑C:\Users\lyj15找到该文件进行修改。
将文件内容改为：
channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
运行conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。然后可以执行conda config --show命令可以看到anaconda的默认下载源已经是清华的了
2、pip
方法1. cmd里一条命令直接换源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
方法2. 在user目录中创建一个pip目录，如：C:\Users\xx\pip，新建文件pip.ini，内容如下：
[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
保存后使用pip下载
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