学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系

python和pycharm 和Anaconda的关系 Python是编程语言,提供代码的执行和运行环境。PyCharm是 Python 的集成开发环境,帮助你编写、调试和管理 Python 代码。Anaconda提供了强大的环境和包管理功能,适合需要多个依赖和库的项目,尤其是数据科学领域。 阅读详情

Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言,学习一门语言,除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现,才能实现和发挥其功能和作用。

下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。

一.Python、Pycharm、Anaconda关系介绍

1.Python
Python是一种跨平台的计算机程序语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,被用于独立的、大型项目的开发。

Python是我们进行项目开发而使用的一门计算机语言,通俗来说就是编写代码,编写完代码之后,我们就需要运行,不然代码是死的,机器是无法识别的,这时我们需要运行Python代码的运行环境和工具。

我们可以使用以下四种方式来python代码,前提是我们已经下载好了Python解释器,下载链接https://www.python.org/getit/,下载后配置好其系统环境变量,解释器的作用就是帮助我们将Python代码解释成机器可以识别成的语言,交给机器可以执行的工具。

(1)在命令窗口上运行

快捷键 Win+ R —> 输入cmd 到命令窗口—> 命窗口内输入python,我们就可以运行程序了。在这里插入图片描述
(2)脚本方式运行
新建一个a.txt脚本文件,写完脚本之后, 然后把名称后缀命名为.py,到 命令窗口找到相应的文件目录,然后执行代码 python a.py,就可以运行了。在这里插入图片描述

(3)使用Python自带的IDLE编辑器

IDLE是Python原生自带的开发环境,是迷你版的IDE,与以上方式不同的是它带有图形界面,有简单的编辑和调试功能,但是操作起来比较麻烦。使用方式 Win+ R—> 输入IDLE。在这里插入图片描述
(4)使用第三方的Python的IDE 相对于Python自带的IDLE而言,功能更加全面,界面更加美观,操作起来更加容易。目前比较流行的有PyCharm、Vscode、Jupyter等,个人推荐使用Pycharm,目前使用最多。在这里插入图片描述
2. Pycharm

PyCharm是一种常用的Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发,界面编写代码和运行操作更加简单。界面如下:在这里插入图片描述
3. Anaconda

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。

Anaconda包括Conda、python以及一大堆安装好的工具包比如:numpy、pandas等。
Miniconda只包括Conda、Python,是Anaconda的简约版。
conda是一个开源的包、环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换。在这里插入图片描述
二.开发常见搭配

只学习python语言的初学者可以先下载好特定版本的Python解释器后,然后再搭配界面程序Pycharm来进行简单的语法学习和项目调试,因为不需要考虑不同项目需要不同python工具包的版本问题。即:Python解释器 + Pycharm。

而要进行项目开发的人员,时常有多个项目同时开发,并且不同的项目需要不同版本的工具包,这时使用Anaconda可以帮助我们管理更多项目的环境,将每个项目单独放在一个虚拟环境中,并且使这些环境中工具包相互独立,不会产生工具包版本冲突问题,并且可以下载多个版本的工具包,可以安装多个不同版本的Python解释器。Anaconda自带Python解释器,即:Anaconda + Pycharm。

三.总结

Python是我们进行项目开发而使用的一门计算机语言,为了更好的调试代码和运行,使用界面程序Pycharm进行操作,而运行环境和工具包的下载与安装可以由Anaconda进行管理。

PyCharm与Anaconda环境关联配置全攻略:从安装到高效开发 在Python开发中,虚拟环境和包管理是构建稳定、可复现项目的基石。其核心原理是通过隔离不同项目的依赖,避免版本冲突,确保代码在任何环境下都能一致运行。Conda作为跨平台的环境管理工具,不仅能管理Python包,还能处理非Python依赖,这为数据科学和工程应用提供了强大的技术价值。PyCharm作为主流的集成开发环境,通过无缝集成Conda,将环境管理能力融入开发工作流,极大提升了开发效率。本文聚焦于PyCharm与Anaconda的配置关联,详细解析了如何将Conda环境设置为PyCharm项目的解释 阅读详情

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克金森沐沐
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