python开发环境的设置(anaconda+pycharm)

Anaconda

使用Anaconda安装python和一些科学计算的包很方便。

这里先引用下其概述:
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项,对于空间要求严格的用户,Miniconda是一种选择。

你可以使用图形界面Navigator管理你的python版本,root 是下载时候选择的python版本,同时你可以选择右侧的搜索框选择未下载的包,像之前比较难安装的numpy、xgboost都可以轻易解决。
这里写图片描述

当然,还有最好用的Jupyter-notebook,这里说下改jupyter notebook的默认目录的方法:在指定目录打开命令行,输入: Jupyter notebook。

pycharm

在pycharm中配置anaconda如下图:
这里写图片描述
“add local”之后选择anaconda中python.exe的位置,就可以完成配置,这中间需要一点时间。
如果我们安装了好几个版本的python,也可以进行切换
这里写图片描述

### 如何使用 AnacondaPyCharm 创建虚拟环境 #### 使用 Conda 命令创建虚拟环境 通过 Anaconda 的 `conda` 工具,可以方便地创建和管理 Python 虚拟环境。打开终端或 Anaconda Prompt 输入以下命令来创建一个新的虚拟环境: ```bash conda create -n 环境python=版本号 ``` 例如,如果要创建一个名为 `myenv` 并安装 Python 3.8 的虚拟环境,则运行如下命令[^2]: ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 激活刚刚创建的虚拟环境可以通过以下命令实现: ```bash conda activate 环境名 ``` 比如对于上述例子中的 `myenv`,则执行: ```bash conda activate myenv ``` #### 配置 PyCharm 使用已有的 Conda 虚拟环境PyCharm 中配置并使用已经创建好的 Conda 虚拟环境分为以下几个方面的内容。 1. **启动 PyCharm** 启动 PyCharm IDE,并新建项目或者打开已有项目。 2. **设置解释器路径** 进入项目的设置界面,在菜单栏依次点击 `File -> Settings -> Project: 项目名称 -> Python Interpreter`。随后点击右上角的小齿轮图标选择 `Add...` 来添加新的解释器。 3. **选择 Conda Environment 类型** 在弹出窗口中,选择左侧列表里的 `Conda Environment` 选项卡。可以选择现有的 Conda 环境(Existing environment),然后浏览到之前创建的虚拟环境中对应的 Python 解释器位置[^4]。 4. **完成配置** 完成上述操作后保存更改即可让当前项目关联至指定的 Conda 虚拟环境下的 Python 版本及其库文件集合。 #### 示例:搭建基于 PyTorch 的深度学习开发环境 为了构建适合于深度学习任务的工作流,可按照下面的方法进行扩展性的实践尝试[^3]: - 利用前述方式建立基础框架; - 接着利用 pip 或者 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly (针对 CPU 计算需求) 或其他 GPU 支持的相关包指令进一步完善所需工具链; 最终得到的是既独立又定制化的编程空间用于高效开展特定领域内的研究工作。 ```python import torch print(torch.__version__) ```
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