【2025】如何在windows上部署Python环境(anaconda,vscode,Pycharm)

在本文档中,介绍如何安装anaconda和Visual Studio Code。

Anaconda安装

下载安装包

获取anaconda安装包

在搜索引擎搜索anaconda,即可进入anaconda官网

       点击free download

根据需要选择是否注册账号。如果不需要,点击Skip registration跳过注册。

点击download下载安装包

安装

安装包如下,双击点击打开

如无特殊情况,一路回车(键盘的enter),选用默认选项,即可安装

需要注意的是,通常软件不安装到C盘。可以选择安装到C盘以外的磁盘。

为了后续在终端调用方便,可以勾选这个选项

安装中:

安装完成,继续点击next

反选两个选项,点击Finish即可完成安装。

检验

右键win开始按钮,点击终端(可能是CMD,也可能是powershell),即可打开系统终端。

输入anaconda –version并回车。看到anaconda版本号的输出说明安装成功。

安装Visual Studio Code

下载安装包

在搜索引擎搜索vscode并找到该条目点击进入或者直接在地址栏输入code.visualstudio.com来进入vscode官网

点击最大的蓝色按钮Download for Windows来下载。如果你是用的是其他操作系统,显示的文本可能不同。

安装

下载后的安装包如下,双击打开

仔细阅读许可协议,如果想继续使用该软件,则点击我同意此协议,并点击下一步

选择安装路径,可以选择安装到D盘

点击下一步

结合自身实际需求来勾选选项。为了方便使用,可以全部勾选。选择完成后点击下一步。

点击安装。

点击完成,即可完成安装

配置

点击Browse Color Themes,选择喜欢的主题。

在下一步中,选择语言拓展。找到Python和Jupyter的拓展,点击Install

在拓展搜索框搜索Chinese,安装中文拓展。

在弹出的窗口中,点击Change Language and Restart重启vscode

使用

打开项目文件夹

信任文件夹

点击新建文件。创建test.py。

在右下角的Python右侧的按钮处,点击选择Python解释器。

可以在此处选择anaconda的环境。

输入语句

点击▶来运行

可以在下方的集成终端中看到运行情况。

Pycharm安装

下载安装包

在地址栏输入:jetbrains.com/zh-cn/pycharm/

进入官网,点击下载

滑到下方,下载社区版。

安装

双击安装包

选择安装路径

根据需要进行勾选,完成后点击下一步

点击安装

安装中

如果之前安装了vscode,可以选择从vscode导入设置

使用

在正式开始编写代码前,需要先创建项目。点击New Project

可以选择conda环境。在选择完成项目路径后,即可点击create创建项目。

询问是否安装中文插件。点击左侧按钮安装并重启Pycharm

在左侧文件系统视图中,点击相应目录,右键-新建-Python文件,即可创建Python文件

输入文件名,回车即可完成创建

输入代码

点击右上角的▶即可运行

可在下方集成终端看到输出结果

### 如何在Python环境下正确安装和配置Anaconda #### 下载 Anaconda 要开始安装 Anaconda,首先需要访问其官方网站并下载适合操作系统的版本。通常可以从以下链接找到最新版的 Anaconda Installer: https://www.anaconda.com/products/distribution[^1] 完成下载后,运行对应的安装程序。 #### 安装 Anaconda 对于 Windows 用户,在启动安装向导时会提示是否将 Anaconda 添加到系统路径中。建议勾选此选项以便于命令行工具的使用。Mac 和 Linux 用户则按照图形化界面指示或者终端脚本逐步执行即可完成部署。 #### 配置 Python 虚拟环境 一旦成功安装好 Anaconda 后,可以利用它来管理多个独立的 python 版本以及依赖库集合——即所谓的“虚拟环境”。通过 conda 命令创建新的虚拟环境非常简单: ```bash conda create --name myenv python=3.9 ``` 上述代码片段展示了如何建立名为 `myenv` 的新环境,并指定其中使用的 python 解释器为 3.9 版本[^2]。 激活刚刚创建好的虚拟环境也很容易做到: ```bash conda activate myenv ``` 当不再需要某个特定环境的时候,也可以安全地将其移除掉: ```bash conda remove --name myenv --all ``` 这一步骤有助于保持本地开发机器上的文件夹结构整洁有序。 #### 使用 PyCharm 连接至 Anaconda 环境 如果偏好采用 IDE 来编写 python 应用程序的话,则推荐设置 PyCharm 认识到已有的 anaconda environments 。具体做法是在项目设定里指明解释器的位置;一般情况下,默认应该已经列出了由 Conda 所维护的所有可用选项供挑选。 另外一种流行的选择是 Visual Studio Code (简称 VSCode),同样支持无缝对接 Anaconda 提供的功能集。只需额外安装官方插件包就能获得语法高亮显示、调试支持等功能增强体验[^3]。 #### 安装第三方库如 PyTorch 借助强大的 package manager —— conda 或 pip ,即使面对复杂框架例如 deep learning library PyTorch 的时候也不必担心兼容性问题。只需要输入如下指令便可轻松获取所需资源: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch ``` 这条语句特别适用于那些只打算做实验性质工作的开发者们,因为它仅包含了必要的计算组件而不涉及 GPU 加速部分。 ---
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