pycharm从github上下载或上传开源项目

1.安装git,自己下个安装包,然后安装,记住安装路径。

2.打开pycharm->setting->Version Control->path to git上选择安装git的路径->Git executed successfully配置成功

3.克隆。点击pycharm下的菜单栏下的VCS下的Checkout From Version Control,输入git上的地址即可,一般是克隆到项目文件的上一层目录

4.出现错误解决:Unable to find remote helper for 'https'

将 /usr/libexec/git-core 纳入 PATH,至少在使用 git 之前,设置一下PATH

$ PATH=$PATH:/usr/libexec/git-core

参考https://blog.youkuaiyun.com/xiaojun111111/article/details/51004662,里面挺详细的,自己看吧。

5.将自己源码上传到官网github,得有自己的账号,自己去看一看,参考https://www.cnblogs.com/fuckily/p/6214045.html

 

 

<think>我们正在处理用户的问题:如何在 PyCharm 中运行 GitHub 上的开源项目? 根据引用[1][2][3]的内容,我们可以总结出两种主要方法:直接下载zip并打开,者通过克隆(需要配置Git)。 同时,引用[2]还提到了在PyCharm中配置GitHub账户的步骤,这样可以使用PyCharm内置的Git工具更方便地操作。 另外,引用[3]详细说明了两种方法的具体步骤,包括克隆方法中需要安装Git的情况。 因此,我们可以将步骤分为两部分: 1. 配置GitHub账户(可选,但方便后续操作) 2. 获取代码的两种方法:直接下载解压后打开项目,通过克隆(使用Git)。 下面我们按照清晰的结构来组织回答,并确保使用中文。 同时,根据系统级指令,我们需要在回答中自然地添加引用标识。 最后,生成相关问题。 注意:用户的问题是关于运行GitHub上的开源项目,因此我们不仅要获取代码,还要确保项目能在PyCharm中运行(可能需要配置解释器等)。 但引用中主要涉及的是获取代码,所以我们将重点放在获取代码上,然后简要提及运行项目的一般步骤(如配置解释器)。</think>### 如何在 PyCharm 中运行 GitHub 开源项目 #### 方法一:直接下载 ZIP(无需 Git) 1. **下载项目** 在 GitHub 项目页面点击 `Code → Download ZIP`,将压缩包保存到本地。 2. **解压并导入** 解压文件后,在 PyCharm 中选择 `File → Open`,定位到解压后的项目文件夹。 3. **配置解释器** 打开项目后,按 `Ctrl+Alt+S` 进入设置,选择 `Project → Python Interpreter`,添加项目所需的 Python 环境[^3]。 #### 方法二:克隆仓库(推荐,需配置 Git) 1. **安装 Git** 下载 Git 并安装:https://npm.taobao.org/mirrors/git-for-windows/[^3]。 2. **配置 PyCharm** - `File → Settings → Version Control → GitHub` 点击 `+` 登录 GitHub 账号(支持密码 Token)[^2]。 - `Version Control → Git` 在 `Path to Git executable` 中填写 Git 安装路径(如 `C:\Program Files\Git\bin\git.exe`),点击 `Test` 验证。 3. **克隆项目** - 在 PyCharm 欢迎界面选择 `Get from VCS` - 粘贴 GitHub 项目 URL(如 `https://github.com/user/repo.git`) - 点击 `Clone` 下载项目[^3]。 4. **运行项目** - 打开主程序文件(如 `main.py`) - 右键选择 `Run` 点击编辑器旁的绿色箭头 - 首次运行需配置 Python 解释器(自动提示) > ⚠️ **常见问题** > - 依赖缺失:若提示缺少包,在终端执行 `pip install -r requirements.txt` > - 路径错误:检查项目中的文件路径是否匹配本地环境 > - 权限问题:Linux/macOS 系统可能需要 `chmod +x` 给脚本赋权 --- ### 项目配置示例 以克隆 TensorFlow 示例项目为例: ```python # 克隆后打开文件 import tensorflow as tf print("GPU Available:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 右键 → Run 查看输出 ``` 若提示缺少 TensorFlow,在 PyCharm 终端执行: ```bash pip install tensorflow # 使用项目中的requirements.txt ``` ---
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