第二章 搭建Pycharm+Anaconda开发环境

搭建Pycharm+Anaconda开发环境

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前言

什么是Pycharm?
Pycharm是由 JetBrains 公司开发的一款专业的集成开发环境（IDE），专门用于 Python 编程语言。PyCharm 提供了广泛的功能和工具来帮助开发者更高效地编写、调试和测试 Python 代码。
为什么要用Pycharm？
第一点，当然是他的社区版是免费的啦。
第二点，相比于在记事本或交互式编程（俗称黑框框），Pycharm拥有代码编辑和导航、调试、集成版本控制、插件扩展等丰富的功能，不仅可以省去大量的搭建开发环境的时间，而且易上手，页面友好，确实是开发之士常备工具。

什么是Anaconda？
Anaconda是一款广泛使用的开源数据科学平台，专门用于数据科学、机器学习和大数据分析等领域。主要功能有：包管理器（Conda）、虚拟环境管理、跨平台支持等。

为什么要用Anaconda？

其中最重要的一点就是Anaconda预装了大量的科学计算、数据科学、机器学习包，同时有着强大的包管理和环境管理工具，之后可以轻松地创建、管理和切换不同的开发环境，确保不同项目之间的依赖不发生冲突。

众所周知，Python有一个显著特点，那就是它拥有众多功能丰富的包，从而避免我们重复造轮子，提高开发效率。但也引申出了一个问题，一个小型项目中可能会引用数十个包，因此包的管理变得尤为重要。此外，python还有一个叫做虚拟环境的概念，每个虚拟环境中的包相互独立。

对于虚拟环境可以这么理解，Python程序在执行时，需要一个解释器，而这个解释器通常是"python.exe"，而每个虚拟环境都会指向已经安装的一个特定版本的Python解释器，并使用一个独立的包管理目录，当解释器在“解释”代码“import xxxx”时，解释器会从当前的环境中寻找xxxx模块，而当前的环境就是我们所谓的虚拟环境，倘若虚拟环境中没有这个xxxx模块，则会报错。

所以我们可以理解：虚拟环境 = python解释器+依赖模块+相关必要配置

而我们的python代码是要运行在虚拟环境中的，因此在运行python之前，我们先要创建虚拟环境，而创建虚拟环境我们就要配置python解释器路径、安装依赖模块和相关必要配置。
当然，Anaconda都会帮我们做好，我们只需要输入一条指令，就可以自动生成虚拟环境**

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一、PyCharm的下载和安装

PyCharm官方下载地址：PyCharm官方下载地址。

1.1 下载

1. 进入官网主页，点击【Download】

2. 进入页面后，下拉页面，找到“Community”版本，下载Windows版本

1.2 安装

1. 双击下载好的安装包，点击下一步

2. 选择默认安装路径

3. 按需勾选安装选项，点击下一步

1. “创建桌面快捷方式”：在桌面创建【PyCharm】快捷图标
2. “更新上下文菜单”：右击某项目文件夹，出现“将文件夹作为项目打开”选项，点击后启动PyCharm，并以当前文件夹为项目打开
3. ”创建关联“：以.py结尾的文件，双击时，使用PyCharm打开。
4. ”更新PATH变量（需要重启）“：将PyCharm 安装目录下”bin“文件夹的目录添加到系统的PATH下，此时当使用cmd控制台直接输入"PyCharm"即可运行PyCharm，可以理解为将"bin"目录添加至cmd的默认搜索路径，在cmd控制台的任何路径下都可以直接运行“bin”文件夹下的程序。

4. 点击安装，等待安装完成即可。

二、Anaconda的下载和安装

Anaconda官方下载地址：Anaconda官方下载地址。

2.1 下载

1. 进入官网，输入邮箱，点击【Submit】

2. 进入邮箱，获取下载链接，进行下载

2.2 安装

1. 双击下载好的安装包，点击下一步

2. 点击同意

3. 选择为当前安装还是为所有用户安装，点击下一步

4. 选择安装路径，建议默认路径，点击下一步

5. 选择安装选项，点击安装，等待安装成功

1. 创建开始快捷方式
2. 添加PATH，原理见上文，此处不建议勾选，易与其他软件冲突。可以使用其提供的Command Prompt，下文会讲使用方法。
3. 注册Anaconda3 为我的默认Python 3.11，方便其他软件链接Anaconda3，建议勾选。
4. 清除包缓存。

三、PyCharm与Anaconda关联

3.1 新建虚拟环境

上文我们讲了虚拟环境的概念，现在让我们用Anaconda创建一个Python虚拟环境。

1. 在所有应用中找到刚安装好的Anaconda Prompt，点击打开。
   
2. 映入眼帘的是一个黑框和一行字母，让我们解释下当前页面。

“(base)” 此处是当前的虚拟环境名，表明当前所在的虚拟环境是“base”。
“C:\Users\admin”：当前所在的文件路径。

3. 现在我们新建一个新的虚拟环境，使用下列命令可以新建一个名为“AIChatx”，python版本为“3.11”的Python虚拟环境。

conda create --name AIChatx python=3.11

conda会帮我们预装一些必备的包，会询问你是否安装，按下回车或输入“y”进行安装

4. 等待安装成功

5. 此时表明“AIChatx”虚拟环境已经创建完毕，准备就绪，但此时我们仍在“base”虚拟环境中，我们需要激活（切换）“AIChatx”虚拟环境，从而我们之后的安装卸载包等操作才是对“AIChax”起作用。

6. 输入以下命令激活“AIChatx”虚拟环境

conda activate AIChatx

当路径前面环境名变成了“AIChatx”时，代表环境切换成功

此时，我们在“AIChatx”虚拟环境中安装一个requests包，后续若该虚拟环境需要安装其他包，皆可如此操作。

下面列了一些常见的conda命令。

:: 创建一个新的 Conda 环境
conda create --name myenv python=3.9
:: 激活某个环境
conda activate myenv
:: 删除某个环境
conda remove --name myenv --all
:: 列出所有已创建的环境
conda env list
:: 在当前激活的环境中安装包
conda install numpy
pip install numpy
:: 在指定环境中安装包
conda install --name myenv numpy
:: 移除包
conda remove numpy
:: 移除指定环境中的包
conda remove --name myenv numpy
:: 更新指定环境中的包
conda update --name myenv numpy
:: 列出指定环境中的所有包
conda list --name myenv
:: 导出环境的依赖包到一个 txt 文件
 conda list --export > environment.txt
:: 使用conda命令安装依赖包
conda install --file requirements.txt

3.2 新建PyCharm项目并关联Conda虚拟环境

1. 新建PyCharm项目

下面依次解释下图中的选项：

1. 项目名称
2. 项目文件路径
3. 选择python解释器类型，我们选择用户自建环境，即“custom environment”
4. 选择已有环境
5. 选择“Conda”类型，如果你是默认安装路径，会自动识别出来下列路径
6. 选择我们刚刚新建的“AIChatx”环境

此时我们先不创建GIT仓库，后续讲如何跟GitHub仓库同步。

2. 完成项目创建和与Conda的关联

至此，我们完成了PyCharm项目的新建和与Conda的关联，当然这个项目还空空如也，下一章我会建立我们项目的整体架构，同时打通与GitHub的连接，之后我们每天都可以将我们在PyCharm上写好的代码同步到我们的GitHub上。

总结

本章主要讲解了Python虚拟环境的原理，PyCharm和Anaconda的安装
，如何用Anaconda新建和管理虚拟环境和依赖包，此外还讲解了PyCharm新建项目和与Anaconda的虚拟环境进行关联。
下一章将开始建立我们项目的整体架构，同时打通与GitHub的连接，之后我们每天都可以将我们在PyCharm上写好的代码同步到我们的GitHub上。