主要讲一下下面两种环境搭建：
- 本地开发环境搭建
- 远程开发环境搭建
不过都需要使用到虚拟环境，目前虚拟环境管理较多的方法有这么三种：
- anaconda
- virtualenv
- pipenv
本地开发就使用anaconda + pycharm 来进行开发：
- 官网下载 https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
- 仓库 https://repo.anaconda.com/archive/
- 清华镜像源 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
这里选择下载合适的版本，目前我python使用的是python3.8.5的版本，所以下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe
这里我已经上传到百度云了，大家可以自行食用：
链接：https://pan.baidu.com/s/1xrPt99SaxeiOfURE7SNsJw 提取码：z0bk
安装较为简单，基本就是一直next就可以了。需要注意的两个地方一个是安装
- 选择 All User选项
- 选择系统环境变量 选择第一个选项
选择虽然安装完了，但是还需要配置镜像源，这和pip源是一样的，都需要配置，这样拉包比较快，查看：
anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
我们在用户家目录下新建一个.condarc文件，然后写入下面信息：
channels:
- defaults show_channel_urls: true 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 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
此时所有的软件包都是从清华镜像源拉取。
- 新建虚拟环境
conda create -n testEnv python=3.8.5- 查看包
conda list- 删除虚拟环境
conda remove -n testEnv --all打开pycharm:
下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
或者可以直接通过wget进行下载：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh这里我已经上传到百度云了，大家可以自行食用：
链接：https://pan.baidu.com/s/1yxm6aUoQ7_lkuZCXR50Ctw 提取码：iok7
下载完毕后可以使用xftp上传到服务器上。然后进行安装：
/bin/sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh安装过程：
这样就安装成功了。
注意此时需要重新打开终端，如果退出当前虚拟环境使用：
conda deactivate
这和windows中安装大同小异，配置conda源，在家目录下新建 .condarc 文件，写入：
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
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
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- 新建虚拟环境
conda create -n testEnv python=3.8.5- 查看包
conda listpip list
- 删除虚拟环境
conda remove -n testEnv --all分成三步：
- 设置远程与本地的映射
- 设置python解释器
- 文件同步
现在服务器上建一个项目的文件夹：
(testEnv) [root@localhost ~]# mkdir project
(testEnv) [root@localhost ~]# cd project/
(testEnv) [root@localhost project]# pwd
/root/project然后启动本地的IDE进行相关的配置：
- 远程映射
- 目录映射
注意勾选下面的自动上传到服务器。
无论是你本地的文件上传到服务器上进行运行，还是服务器上的文件同步到你本地都可行。
https://www.youtube.com/watch?v=fP3bzfSaiNs&list=PLrct247B9ofy6nKImhzH571qoggm5Ywsa
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent