Anaconda中预置了很多的python工具包，在数据处理、机器学习过程中很有用。
另外，在安装word2vec过程中，用系统的pip安装总是超时，而Anaconda中安装很快。由此推测，anaconda安装工具包可能会更快。
在项目中，使用VirtualEnv，基于Anaconda创建独立python工作路径，命令如下：
# --system-site-package 表示继承父环境的包
# -p 代表父环境的位置
virtualenv --system-site-packages venv -p /anaconda3/bin/python
这样，既可以获得Anaconda的便利，也可以有独立python工作路径。
在Pycharm中选择这个Python Interpreter就可以愉快的工作了。
