开箱大图（有图有真相）
系统迁移（大约4个小时，取决于传输数据大小）
定义：
- A=新Mac电脑
- B=旧Mac电脑
迁移(https://support.apple.com/zh-cn/HT204350)：
- A，B系统本身都升级到最新，保持一致，升级后重启
- B电脑打开【实用工具】->【迁移助理】，启动后选项选择【至另一台Mac】，点击【继续】
- A电脑打开【实用工具】->【迁移助理】，启动后选项选择【从Mac、时间机器备份或启动磁盘】，点击【继续】
- B、A电脑会显示安全码，确认都一致后，在B、A上都点击【继续】
- A电脑上显示【选择要传输到信息】，一定要等待列表计算每个条目大小计算结束
- A电脑要传输的信息大小计算完毕后，点击【继续】
- 大约等待几个小时后迁移完成
网络配置（15分钟，取决于你的代理配置麻烦程度）
- 配置可用的网络代理
- 没有配置代理安装开发环境会寸步难行，可以说这是浪费程序员时间的杀手
快捷键配置（2分钟）
- 快捷键配置里把【聚集搜索】关掉，否则
Command+Space会默认弹出搜索框 - 配置输入法切换的快捷键为
Command+Space - 关于Siri功能，电脑上用什么Siri
安装终端（10分钟）
Mac自带的终端功能弱了一些，安装 item2: https://iterm2.com/downloads.html
安装 brew（30-60分钟，取决于网络）
- 安装 brew: https://brew.sh/
- 但是网络问题大概率会导致安装失败，使用清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/homebrew/
安装 fish shell（5分钟）
带有命令记忆和自动完成功能的 shell 可以节省大量的时间。因此
- 安装 fish shell：https://fishshell.com/
- 但是使用 brew 就可以安装：
brew install fish
安装 nodejs（5分钟）
- NodeJs 安装最新的长期支持版本即可：https://nodejs.org/en/
- 使用 npm 安装下 node 版本管理器：
npm install -g nvm
安装 rust（5分钟）
本机有多个 Rust 源码，还是需要编译
- 安装rustup:
brew install rustup-init - 初始化 rustup:
rustup-init -y - 验证版本：
rustc --version
安装 python 包管理软件(miniforge)，（1-5小时，取决于什么时候果断放弃不可行通路）
- 原来使用 pyenv 管理 python 版本，但是发现 Mac M1 上 pyenv 的支持很差，经过一番折腾放弃。
- 改用 conda，但是使用的是对 Mac M1 支持的 miniforge： https://github.com/conda-forge/miniforge
- 验证 conda:
conda --version
安装 python 3.8（3分钟）
- 原来项目配置使用的是3.8版本的 python，最好还是安装这个版本。
- 使用 conda 创建一个环境：
conda create -n python38 python=3.8 - 在 fish shell 下初始化 conda：
conda init fish - 在 fish shell 下使用 conda 激活 python3.8:
conda activate python38 - 验证 python 版本：
python -V - 验证 pip 版本：
pip -V
安装 tensorflow（10分钟）
- tensorflow 是必须安装的，这也是使用 miniforge 的原因
- 安装
conda install -c apple tensorflow-deps - 安装
python -m pip install tensorflow-macos - 安装
python -m pip install tensorflow-metal - 验证版本：
pip list|grep tensorflow
安装 paddle 失败（10分钟，取决于是否果断放弃不可行通路）
- 项目依赖 paddle
- 尝试安装失败, paddle还没有支持M1
配置Rosetta 2 环境（15分钟）
- 解决办法是临时使用 Rosetta 2 转译机制配置一个 conda 的环境
- 根据 make it run / make it correct / make it fast 的原则，优先配置一个可运行的环境是更好的，原生支持M1的可以慢慢折腾。
- 使用 conda 配置
- 创建一个可以安装intel包的环境:
CONDA_SUBDIR=osx-64 conda create -n python38r python=3.8 - 激活：
conda activate python38r - 配置：
conda env config vars set CONDA_SUBDIR=osx-64 - 重启：
conda deactivate,conda activate python38r - 测试安装:
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
- 创建一个可以安装intel包的环境:
- 在这个基础上，对原 python 项目直接安装包依赖：
pip install -r requirements.txt
小结（30分钟，取决于记录的快慢）
- 尽量使用成熟的工具解决问题：
- 使用 Mac 的迁移助理
- 使用 brew
- 使用 fish shell
- 使用 conda
- 解决网络问题（Connection Timeout Hell)
- 配置必要的国内镜像
- 源代码可以使用 gitcode.net 上的镜像仓库
- 开发者必要的代理，我们的程序员在这层上平均浪费的时间不计其数，无力吐槽。
- 优先配置一个稳定的环境
- 原生支持 M1 的开发环境还不成熟
- 先保证开发环境流程的稳定
我的第一台 Mac 的历史超过10年了，中间被水洒过，苹果店直接认为没有办法，拿到普通小店拆开搞搞又好了，续命作为办公机用到了现在。第二台Mac有5年+的使用时间了，中间电池鼓包过，键盘崩出，也是在普通小店直接拆了换了电池和键盘，键盘已经被我再次用的随时崩出再塞回去继续码代码的节奏。对于程序员来说，即使在今天很多资源都云化的时代，一个省心的「终端」机器是重要的生产力，本次换机器，以我的习惯估计是再用个5-10年的节奏，希望它能在我手里产出更多的高质量的代码、数据、文字、以及理念。