Python Environment & Interpreter

本文介绍了如何在Visual Studio Code (VSCode) 中选择和管理Python解释器,强调了使用conda或venv创建虚拟环境的重要性,以避免污染全局环境。此外,还详细说明了launch.json配置文件中的args属性用于设置调试参数,以及program属性用于指定启动程序。最后,解释了虚拟环境如何为每个项目提供独立的包管理空间,保持环境隔离。
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Python与Visual Studio Code(Environment/Interpreter)

Select a Python Interpreter

选择一个python翻译器:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WSpHD0rP-1666355796712)(C:\Users\panhengyu\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221021191421529.png)]

在python中,Interpreter下面有合适的标准包和其他的第三方包.因此必须要选对合适的interpreter路径才能运行python代码

如果有使用conda,则正确的翻译器应该有后缀 (‘base’:conda),for example

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fausCuef-1666355796715)(C:\Users\panhengyu\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221021191804003.png)]

如果在打开某个工作区的时候: 选择解释器的过程就是设置该工作区的Python扩展将使用哪个解释器.

如果没有打开某个工作区的时候: VS Code将会设置 python.defaultInterpreterPath 这通常会为 VS Code 设置默认解释器。 用户设置确保您始终拥有 Python 项目的默认解释器。 工作区设置允许您覆盖用户设置

为了避免程序员把项目所需要的包安装到全局翻译器中即路径/usr/bin/python3中,我们应该替代一个项目特定的虚拟环境保存全局翻译器的副本. (作用:Once you activate that environment, any packages you then install are isolated from other environments. Such isolation reduces many complications that can arise from conflicting package versions. )=>安装虚拟环境的工具有conda和venv(但优先conda)

/usr/bin/python3是平台默认的 Python 3 安装 也是全局python3翻译器

Python 调试

在launch.json中有属性非常好用就是“args“(指定要传递给 Python 程序的参数。由空格分隔的参数字符串的每个元素都应包含在引号内),比如你想要启动startup.py带有参数**–port 1593**,那么在launch.json中添加如下属性.

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9oy5oCBx-1666355796719)(C:\Users\panhengyu\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20221021194555384.png)]

可以通过指定program属性:通常在默认配置中使用的值 ${file} 使用编辑器中当前活动的文件。可以通过指定特定的启动文件,可以确保无论打开什么文件都能确保使用相同的入口点启动程序

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MXzhygOp-1666355796722)(Python与Visual Studio Code(EnvironmentInterpreter)].assets/image-20221021195109551-16663530706881.png)

Python Environment

如果你运行了python,python3,or py在一个新的终端,你都是运行在那个翻译器的全局环境中.在这个终端中安装或卸载的任何软件包都会影响全局环境,所以在这个全局环境的基础上建立一个虚拟环境会将全局环境中的所有包复制一遍,如果在虚拟环境中安装或者卸载包不会影响全局环境.

Virtual Environments
  1. 虚拟环境的是什么: 为每个项目可以建立一个虚拟环境,一个虚拟环境通常是一个文件夹存放着特定翻译器(interpreter)的副本或者链接. 当你安装一个虚拟环境,关于该虚拟环境的任何包安装和卸载都只会在这个文件夹中.

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-O7yU0Bml-1666355796725)(Python与Visual Studio Code(EnvironmentInterpreter)].assets/image-20221021201758754-16663546799603.png)

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>好的,用户的问题是关于在PyCharm中新建Python项目时如何选择合适的解释器类型。我需要结合用户提供的引用内容来解答这个问题。首先,用户提到的引用[1]和引用[2]主要讨论了项目解释器的位置和选择建议,比如是否使用项目内的venv、已安装插件的解释器或者系统全局的解释器。 用户可能是一位刚开始使用PyCharm的开发者,可能对虚拟环境和解释器类型不太熟悉。他们可能遇到的问题是,在创建新项目时不知道应该选择哪种解释器类型,或者不清楚不同选择之间的区别和影响。例如,引用[1]中用户提到项目解释器位于项目目录下,而不是安装的Python3,这可能导致疑惑为什么需要安装Python3。 接下来,我需要解释不同解释器类型的适用场景。根据引用[2],有三种选择:使用已存在的解释器(可能带有预装插件)、项目内的venv,或系统全局的解释器。需要说明每种类型的优缺点,比如venv的隔离性,全局解释器的插件复用等。 此外,用户可能需要步骤指导,比如如何具体在PyCharm中选择不同的解释器类型,以及创建项目时的配置建议。例如,Location和Base interpreter的路径选择,避免中文目录的问题,以及如何管理依赖。 还要注意用户可能存在的误区,比如是否需要每次都新建venv,或者是否应该总是使用全局解释器。需要澄清这些点,并给出最佳实践,如为每个项目创建独立venv以隔离环境。 最后,生成相关问题时要覆盖用户可能进一步想知道的内容,比如如何管理多个解释器、虚拟环境的作用、解决依赖冲突的方法等,帮助他们更全面地理解解释器选择的重要性。</think>在PyCharm中新建项目时选择合适的解释器类型,需要根据项目需求和环境管理策略来决定。以下是具体建议: ### 一、解释器类型的核心选择 1. **全局解释器** - 路径示例:$D:\software\python\python.exe$ - 特点:已安装大量第三方库,适合快速验证代码 - 注意:可能因库版本冲突导致"依赖地狱"[^2] 2. **项目专属虚拟环境** - 路径示例:$project_path/venv/Scripts/python.exe$ - 特点:自动创建隔离环境,适合长期开发项目 - 优势:每个项目独立依赖库,避免版本冲突 3. **复用现有虚拟环境** - 路径示例:$D:\Pycharm\nlp\venv\Scripts\python.exe$ - 特点:可继承已有环境的插件和依赖 - 注意:需检查环境目录是否为英文路径 ### 二、操作步骤建议 1. **创建项目时**: ```markdown [New Project] > [Location] 选择项目路径(建议英文目录) > [Python Interpreter] > 选择"New environment"创建虚拟环境 ``` 2. **基础解释器配置**: - Base interpreter应指向全局Python安装路径 - 例如:$D:\software\python\python.exe$(避免中文路径) 3. **依赖管理策略**: $$requirements.txt\ 文件管理依赖版本$$ 通过$pip freeze > requirements.txt$生成环境快照 ### 三、特殊场景处理 当需要: - **快速原型开发** → 选择全局解释器 - **团队协作项目** → 必须使用虚拟环境 - **机器学习项目** → 建议创建GPU专用环境 - **多Python版本测试** → 配置多解释器切换
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