在Anaconda创建虚拟环境以及在pycharm中使用虚拟环境

本文详细介绍了如何使用Anaconda创建、激活、安装软件、查看、退出及删除虚拟环境的步骤。同时,文中还提供了在PyCharm中设置和使用Anaconda虚拟环境的方法。
Anaconda虚拟环境的操作

1、在cmd或者terminal中输入命令:

conda create -n tensorflow python=3.5

2、激活虚拟环境

windows下:

activate tensorflow

linux下:

source activate tensorflow

3、经过第2步,进入了tensorflow虚拟环境中了,所以现在所有的操作将只会影响到这个环境。下面在这个环境中安装名为tensorflow的软件。

pip install tensorflow 

或者

pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow

也可以使用conda install命令,看自己的习惯。

4、查看已有的虚拟环境

conda env list

或者

conda info -e

5、退出虚拟环境

linux

source deactivate

windows

deactivate

6、删除虚拟环境

conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
在pycharm中使用虚拟环境

在pycharm的project interpreter中:
File->setting->Project:XXXX->Project Interperter可以新建一个,也可以选择上面所创建的虚拟环境。

上面步骤所创建的虚拟环境的路径为:…\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exe,其中tensorflow表示虚拟环境的名字。

PyCharm使用 Anaconda 创建虚拟环境,可以通过以下步骤进行配置和使用: 首先,确保已经通过 Anaconda 创建了一个虚拟环境。可以使用命令 `conda create -n env_name python=x.x` 来创建一个新的虚拟环境,其中 `env_name` 是虚拟环境的名称,`python=x.x` 指定 Python 的版本[^3]。 一旦虚拟环境创建完成,接下来需要在 PyCharm 中设置该环境作为项目的解释器: 1. 打开 PyCharm 并进入您的项目。 2. 进入设置(Settings)界面,可以通过 `File → Settings` 路径进入(对于 Windows 和 Linux 用户),或者 `PyCharm → Preferences`(对于 macOS 用户)。 3. 在设置窗口中,找到 `Project: <project_name> → Python Interpreter` 选项。 4. 点击 `Add Interpreter` 按钮来添加新的解释器。 5. 在弹出的窗口中选择 `Add Local Interpreter` 或者 `Create VirtualEnv`,根据需求选择是否创建新的虚拟环境或是使用已有的。 6. 如果选择了使用已有环境,则需要手动指定解释器路径。导航至 Anaconda 安装目录下的 `envs` 文件夹,找到之前创建虚拟环境文件夹,然后选择其中的 `python.exe` 文件作为解释器。 7. 确认选择后,PyCharm 会加载所选环境中的包列表,并允许您在此环境中安装额外的包或模块。 如果在添加解释器过程中遇到 `Conda Executable is not found` 错误提示,可以手动定位到 Anaconda 安装路径下的 `Scripts` 文件夹,找到 `conda.exe` 并将其路径添加到系统环境变量中,或者直接在 PyCharm 设置中指定其位置[^1]。 完成上述配置后,就可以在 PyCharm使用 Anaconda 创建虚拟环境了。对于需要在此环境下安装的任何 Python 包,可以通过 PyCharm 自带的终端(Terminal)执行 `pip install package_name` 命令来安装[^2]。 此外,值得注意的是,某些库在 Python 中导入时的名字可能与安装时使用的名称不同,这时可以进行相应的搜索以确认正确的安装名称。如果某个库无法通过 `conda` 安装,可以尝试使用 `pip` 安装[^4]。 ```python # 示例代码:在PyCharm使用Anaconda虚拟环境运行简单的Python脚本 print("Hello, Anaconda environment in PyCharm!") ```
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