python的IDE使用Anaconda下的虚拟环境[PyCharm]

最新推荐文章于 2025-09-14 21:20:17 发布
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#python #ide #virtual-en

本文介绍如何在PyCharm中配置虚拟环境，包括找到Project Interpreter、添加本地虚拟环境及应用配置等步骤。同时，提供了直接在激活的虚拟环境中运行Python文件的方法。

我使用的是pycharm：

只需要更改python interpreter就行。

1.找到IDE设置中的Project Interpreter
这里写图片描述

2.找到按钮这里写图片描述
这里写图片描述

3.点击Add Local，选择你想要执行python程序的虚拟环境，我的是虚拟环境是annconda下的keras虚拟环境。
这里写图片描述

4.配置完成后，点击应用
这里写图片描述

另：可以开启虚拟环境后，直接python pyfile.py 就行
ref:

  1. http://stackoverflow.com/questions/30170468/how-to-run-spyder-in-virtual-environment
  2. https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2016.2/adding-existing-virtual-environment.html
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anaconda虚拟环境与pycharm虚拟环境 对比
12-03
Anaconda和PyCharm都支持创建虚拟环境，它们都是为了隔离项目所需的Python库，避免全局安装对其他项目造成影响。以下是两者之间的对比： 1. **Anaconda**: - Anaconda是一个功能强大的数据科学平台，它包含了一个全面的包管理工具——`conda`，可以轻松创建、管理和切换独立的Python环境。 - 它特别适合大数据处理和机器学习任务，因为它预装了许多科学计算库，如NumPy, Pandas, SciPy等。 - 使用conda创建的环境可以在命令行界面或Anaconda Navigator里方便地激活。 2. **PyCharm** (集成开发环境，IDE)： - PyCharm自带了内置的虚拟环境管理系统，允许用户在同一IDE中管理多个项目，每个项目有自己的Python环境。 - IDE级别的控制使得在PyCharm内创建、激活和管理虚拟环境更为直观，通过设置菜单或快捷键操作更简单。 - PyCharm还支持在项目级别自动激活虚拟环境，有助于保持项目的独立性和整洁。 **对比点**: - **灵活性**：Anaconda更适合大型的数据科学团队或需要特定库的场景；PyCharm则适用于开发流程更加标准的项目。 - **易用性**：对于非数据科学家，PyCharm的图形化界面可能更友好。 - **IDE整合**：PyCharm将虚拟环境管理与编辑器紧密集成，而Anaconda主要用于环境管理。 **相关问题**: 1. 在数据分析项目中，为什么推荐使用Anaconda？ 2. 如何在PyCharm中新建并激活一个虚拟环境？ 3. 完全依赖IDE的情况下，是否有必要额外使用外部的虚拟环境管理器？
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