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最近开启了一个新的课题,其中需要应用到一个新的代码环境,所以写下这篇文章记录配置环境的过程来巩固技能,以及分享给大家,本文主要内容:
(1)使用pycharm创建新的项目环境并使用conda进行配置
(2)使用pycharm引用已有的conda虚拟环境
首先,打开点击pycharm左上方的“文件”中的“新建项目”。
在创建之后可能会出现报错,无视即可,直接进入下一步操作。
文件中找到设置,在设置中找到并点击python解释器,点击图中的图标。
点击后选择“展示全部”,在python解释器选择界面点击下图中加号,并进入添加python解释器界面。
点击“新环境”,在conda可执行文件中选择自己的anaconda文件夹下Scripts文件下的conda.exe文件,并点击“确定”。
之后软件会自动安装相应解释器,虚拟环境创建成功。
我个人比较习惯在conda prompt 中进行资源包的安装(在安装前一定要确认所安装资源包与python解释器版本是否对应,不然后续会很麻烦)。
打开桌面菜单,点击anaconda中的conda prompt。
使用conda指令查看目前所拥有的的conda环境(对应anaconda文件夹下的env文件夹)
conda env list
激活你所创建的虚拟环境
conda activate tf1.15
此时便进入到了相应的虚拟环境中,会在下图位置有所提示:
此时便可以通过conda命令添加相应所需要的资源包,比如pandas,例:
conda install pandas
查看当前环境中的资源包:
conda list
此时则已经安装成功,诸如此类可以安装其他的资源包。
若你的pycharm因为某些原因无法创建python解释器,则可以通过conda prompt进行创建,并在pycharm中引用此环境,此处可参考后续部分二的内容,
相较于使用pycharm创建虚拟环境,其实使用conda创建更为简单,在创建后只需要在pycharm中添加该虚拟环境即可。
首先,打开conda prompt,并创建新的虚拟环境,设置环境名称以及相应python版本。
conda create -n env_name python=3.6.0
创建之后可以通过conda命令查看并激活环境,后续添加资源包的流程与部分一中的相同。
步骤同部分一中的一致,依次打开
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