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Pycharm使用Anoconda配置虚拟环境_pycharm使用anaconda的虚拟环境

pycharm使用anaconda的虚拟环境

目录

1.Anoconda的介绍

2.Anaconda的作用

3.Anaconda的安装

4.Anaconda的配置

4.1添加镜像源

4.2创建、使用并切换虚拟环境

5.pycharm的集成


1.Anoconda的介绍

        Anaconda是一个可用于科学计算的 Python 发行版,可以便捷获取和管理包,同时对环境进行统一管理,支持 Linux、Mac、Windows系统,包含了conda、Python在内的超过1,000+开源库。它解决了官方Python 的两大痛点:

第一:提供包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决。

第二:提供环境管理功能,类似 Virtualenv,解决多版本Python并存、切换问题。

        Anaconda完全开源和免费,额外的加速和优化是收费的,但对于学术用途,可以申请免费的License。

2.Anaconda的作用

  1. conda结合了pip和virtualenv的功能,适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN,不会影响系统自带Python,比较方便地在不同环境之间进行切换,环境管理较为简单。
  2. 当一个程序需要使用Python 2.7版本,而另一个程序需要使用Python 3.6版本,如何同时使用这两个程序?如果将所有程序都安装在系统下的默认路径,如:/usr/lib/python2.7/site-packages,当不小心升级了本不该升级的程序时,将会对其他的程序造成影响。
  3. 如果想要安装程序并在程序运行时对其库或库的版本进行修改,都会导致程序的中断。
  4. 在共享主机时,无法在全局 site-packages 目录中安装包。

3.Anaconda的安装

下载:清华源

下载安装过程的建议:

1.【建议仅为当前用户安装】

2.【建议不使用自动配置环境变量】

3.安装完成后,手动添加环境变量:

4.测试安装情况:conda -V

4.Anaconda的配置

4.1添加镜像源

  1. #删除所有已配置的镜像源
  2. conda config --remove-key channels
  3. #添加镜像源
  4. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
  5. #设置安装包时显示镜像地址
  6. conda config --set show_channel_urls yes
  7. #查看已安装的镜像源
  8. conda config --show-sources

4.2创建、使用并切换虚拟环境

        虚拟环境的作用是,可以为不同项目统一进行包管理,如我们同时存在POJ-A······POJ-N等N个项目,采用的第三方依赖一致,则可以共享一个虚拟环境,而无需在新建项目的时候为新项目,再次重新安装所有依赖包。

  1. #创建虚拟环境,conda create -n vir_env_name python=[3.11]
  2. #eg. 创建名为【ml】的虚拟环境,并安装numpy、pandas、matplotlib、scipy等三方包
  3. #创建环境
  4. conda create -n ml python=3.11
  5. #查看已创建的所有虚拟环境
  6. conda env list
  7. #使用ml虚拟环境
  8. activate ml
  9. #查看ml环境中已安装的三方包
  10. conda list
  11. #安装三方包
  12. conda install numpy pandas matplotlib scipy
  13. #退出当前环境
  14. deactivate 或者 conda deactivate

        Anaconda创建的虚拟环境空间,默认在Anaconda安装目录下的【env】文件夹下。

5.pycharm的集成

        利用pycharm创建新python项目【test】,并使用Anaconda中刚才创建的【ml】虚拟环境作为【test】项目的包管理工具。具体操作如下:

        确定完成后,即可创建生成新项目【test】,并且采用的是conda来管理第三方包。

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