pycharm配置conda虚拟环境

1.(此处默认已经创建好conda的虚拟环境了)

首先打开pycharm,点setting

2.找到项目名称下的python interpreter,点击进去

 

3.点击右边的齿轮,选择add(pycharm版本最好是专业版,社区版好像没有那个小齿轮。

 

 4.选择existing environments

 

5. 选择conda下面已经创建好的虚拟环境下的python.exe文件即可。

 

 

6. 在anaconda prompt命令行中激活刚刚配置好的虚拟环境

7.环境配置成功

 
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原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/Dr_jiabin/article/details/126590847

### 如何在PyCharm中使用Conda环境 #### 配置Conda解释器 为了使PyCharm能够识别并利用已有的Conda环境作为项目的Python解释器,在项目设置中的`Project Interpreter`选项里选择配置新的Conda环境路径即可。这一步骤确保了开发者能够在PyCharm内部无缝调用由Conda管理的各种库和工具[^2]。 #### 创建新Conda环境用于PyCharm项目 如果尚未有合适的Conda环境供当前项目使用,则可以通过命令行先创建一个新的特定于该项目的Conda环境。例如,通过执行如下指令来建立名为`my_project_env`且基于Python 3.6的新环境: ```bash conda create -n my_project_env python=3.6 ``` 之后按照上述方法将其设为PyCharm内的解释器源[^4]。 #### 安装依赖包至Conda环境中 当选择了某个Conda环境作为PyCharm的工作空间后,任何新增加到此工作区里的第三方模块都将被自动安装到对应的Conda环境下;同样地,也可以手动通过终端输入类似于`pip install somepackage`或`conda install somepackage`这样的语句来进行单独软件包的部署操作[^1]。 #### 使用Jupyter Notebook/Lab与Conda配合 考虑到很多数据科学家喜欢借助Jupyter Notebook/Lab进行交互式的编程学习以及快速原型设计,因此建议激活相应的Conda环境后再启动Jupyter服务,从而保证所有使用的函数库都来自该受控环境之中。具体做法是在激活目标环境后的命令提示符下键入`jupyter lab`或`jupyter notebook`开启Web界面[^3]。
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