如何在 Pycharm 中进入新的依赖包

本文详细指导如何在Pycharm中解决添加新依赖包问题,如numpy的安装步骤,包括设置、搜索、安装全过程

在安装完成 Pycharm 后,经常会因为无法添加新的依赖包而困扰,本篇文章就是为了解决这个问题。

首先打开位于 Pycharm 左上角的 File ,找到 Setting 选项。

进入 Setting 之后,找到 Project 目录下的 Project Interpreter ,点击位于右上角的加号 + ,进入 Available Packages 。

进入 Available Packages 之后,在搜索框内输入要添加的依赖包,之后点击位于左下角的 Install Package 。(这里以添加 numpy 包为例)

可以看到依赖包的后面出现 installing 字样,Pycharm 的右下角出现进度条,表示正在添加。 

等待过后,页面出现 Package 'numpy' installed successfully 即为导入成功。

 

 

### 如何在 PyCharm安装依赖库 在 PyCharm安装依赖库可以通过多种方式进行操作,以下是详细的说明: #### 使用图形界面安装依赖PyCharm 提供了一个直观的用户界面来管理项目依赖项。打开项目后,在右侧导航栏找到 **Project Interpreter** 的选项卡[^2]。点击该选项卡会显示当前环境中已有的包列表。要添加新的依赖库,可以点击右上方的加号按钮(+),这将弹出一个对话框用于搜索和选择所需的库。选中目标库之后确认即可完成安装。 #### 通过命令行终端 (Terminal) 安装依赖库 另一种方法是利用内置的 Terminal 工具执行 pip 命令来进行安装进入 PyCharm 后切换到下方的 Terminal 面板输入 `pip install 库名` 来实现安装过程[^3]。例如,为了安装 NumPy 这一常用的数据处理库,可以在 Terminal 输入如下代码: ```bash pip install numpy ``` 对于某些特定情况下可能遇到网络延迟或者速度较慢的问题,则建议采用国内镜像源加速下载进程。比如清华大学开源软件镜像站就是一个不错的选择,具体做法是在原基础之上附加参数 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` ,完整的例子展示如下所示[^4]: ```bash pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 虚拟环境与全局环境的区别 值得注意的是,当处于不同的工作模式下——即虚拟环境 versus 全局环境时,所安装的第三方库存储位置也会有所不同。如果是基于 venv 创建出来的独立运行空间里边加入的新组件会被放置于该项目专属目录 `\venv\Lib\site-packages\` 下面;反之若是直接作用在整个系统层面的话则位于 Python 主程序所在路径下的相应子文件夹之中`\Lib\site-packages\` 。辨别两者状态的一个简便办法便是观察 terminal 当前行提示符前面是否存在 `(venv)` 字样作为标志[^3]。 #### 自动化配置流程概述 最后值得一提的是部分高级功能可以帮助简化整个设置环节。例如借助 requirements.txt 文件批量导入所需的所有外部资源成为了一种常见实践手段之一。只需事先准备好这样一个纯文本清单文档列举好每一条目对应的名称版本信息等内容随后再按照既定格式一次性加载完毕就可以了。
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