Pycharm 或 VSCode 开发本地和远程Python项目(使用虚拟环境,避免Anaconda!)(包含 pip install 换源)

介绍

手把手从0开始教你使用PyCharm开发本地和远程Python项目(使用虚拟环境),新手必看!

拒绝下载Anaconda,繁重,占用空间,环境管理混乱。

使用PyCharm的虚拟环境可以一个项目一个独立的环境,需要什么包就下载什么包,互不干扰,特别是包的版本问题。

注意,都是在Windows平台,Linux平台可以在Windows平台远程开发即可,尽管提供了Linux版本(见后)。

一、Python下载安装

进入Python官网的下载区,https://www.python.org/downloads/,目前最新是3.13.0版本

在这里插入图片描述

双击下载下来的 python-3.13.0-amd64.exe(3.13版本是当前最新的(一般最新的刚出来先别用),更推荐3.11版本,兼容性强,点击下面的Windows就能找到)

在这里插入图片描述

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这里默认下一步next即可(注意pip一定要勾选,因为要使用它下载别的包)

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点击Browse修改Python安装位置,这里为 D:\Python,注意记住(能找到)这个位置,然后点击 Install,等待…

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出现此页面,successful,点击close,Python安装完毕。

二、PyCharm下载安装

PyCharm 是由 JetBrains 开发的一款功能强大的 Python 集成开发环境(IDE)。提供了丰富的工具和功能。

PyCharm 是一个非常适合 Python 开发者的 IDE,无论是初学者还是经验丰富的开发者都能从中受益。

强烈推荐 PyCharm 作为 Python 开发首选 IDE !!!

进入官网,https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/download/?section=windows

在这里插入图片描述

注意,请下载专业版(Professional),选择Windows版本,下面也有社区版,是免费的,但是不支持远程开发,为此这里选择专业版,最新版本 2024.2.4

双击下载下来的 pycharm-professional-2024.2.4.exe

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下一步

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下一步

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下一步

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安装,等待…

在这里插入图片描述

完成

三、Pycharm 创建第一个项目并配置环境

Windows本地项目开发

双击桌面Pycharm打开

会提示你激活,激活的办法这里不说明,请支持正版!!!,激活后先退出

开始创建项目:

第一种方法,你可以进入Pycharm,左上角,文件,新建项目…

第二种方法,你可以在某个位置新创建一个文件夹(假设为 FirstProject)作为项目文件夹,右击新创建的项目文件夹 FirstProject,显示更多选项(Win11才需要),Open Folder as PyCharm Project

注意,第一次使用Pycharm可能是英语界面,切换为中文界面

在这里插入图片描述

点击左上角主菜单

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点击 File—Settings…——Plugins,可以搜索 Chinese (Simplified) Language Pack / 中文语言包,如果已经预先安装了,Enable即可,如果没有,先安装一下,最后重启 IDE 即可。

再打开项目

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关键!!!点击左下角配置解释器(没有解释器PyCharm就是个编辑器,无法执行Python程序)

在这里插入图片描述

选择 添加新的解释器——添加本地解释器…

在这里插入图片描述

选择 Virtualenv 环境——新建,填写位置和基础解释器,位置是虚拟环境(例如各种包)存放的位置,默认是在你当前项目文件夹下,基础解释器,选择之前我们下载Python存放的文件夹的python.exe,默认也是可以给你自动识别出来的,基本这两项都不用自己填,注意一些就行。

点击确定,左下角变为 Python 3.13 (FirstProject),解释器配置成功,项目文件夹出现 .venv 文件夹存放包(即虚拟环境)

在这里插入图片描述

下面做一个项目,正弦波可视化,需要安装 numpymatplotlib 包。

我们在项目文件夹下新建一个Python文件,右击FirstProject——新建——Python文件,命名为first,我们写入两句导包代码

在这里插入图片描述

发现 numpy、matplotlib 下面是红色波浪线,原因是没有下载此包(或者没找到包)

下面开始安装包,点击左下角终端按钮

在这里插入图片描述

在光标闪烁处通过以下命令安装它们

pip install numpy
pip install matplotlib

⚠️注意,可以切换成国内的清华镜像源(也有其他的镜像源),速度更快,不切换可能速度非常墨迹,半天下不动

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
# 下载任何包都可以在前面加上 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

或者一起安装

pip install numpy matplotlib
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy matplotlib

在这里插入图片描述

然后你发现波浪线消失,说明包成功下载并导入,在 .venv 文件夹你可以发现 numpy、matplotlib 文件夹生成在这里了,.venv 文件夹就是来管理各种包的

完成剩余的代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置参数
frequency = 1  # 频率
sampling_rate = 100  # 采样率
duration = 2  # 持续时间(秒)

# 生成时间轴
t = np.linspace(0, duration, int(sampling_rate * duration), endpoint=False)

# 生成正弦波
y = np.sin(2 * np.pi * frequency * t)

# 绘制图形
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(t, y, label='Sine Wave', color='b')
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('Time [s]')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.axhline(0, color='black', lw=0.5, ls='--')
plt.axvline(0, color='black', lw=0.5, ls='--')
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

点击右上角绿色的▷按钮,运行

在这里插入图片描述

成功

如果你感兴趣,可以再创建一个项目,你会深刻感受到,当我们开始着手一个新的Python项目时,通常会涉及到使用多个第三方库,每个库可能需要特定的版本或依赖关系。同时,不同项目可能需要不同的Python版本。这时,虚拟环境就发挥了关键作用,我们让每个项目都单独使用各自的虚拟环境,这样可以更好地隔离项目之间的库,并避免全局Python环境的混乱。在虚拟环境中,你可以轻松地更新和卸载库,而不会影响其他项目。

Linux远程项目开发

大多数情况,假设要把本地的项目(以之前 FirstProject 为例)放到Linux服务器上运行(例如 AI 模型训练等等)

你可以先在Linux适当位置创建一个文件夹管理你的项目,比如我创建了 /home/FirstProjectLinux(记住,等会要用)

首先,Linux服务器上需要安装 Python

更新软件包列表

sudo apt update
sudo apt upgrade

安装 Python 和 pip(一定要安装 pip,否则无法用pip安装其他的包)

sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip

查看Python版本,我这里是 Python 3.10.12

python3 --version 

查看 Python 位置,我这里是 /usr/bin/python3,等会要用

which python3

打开FirstProject项目

点击右下角解释器——添加新的解释器——SSH…

在这里插入图片描述

填写自己Linux服务器的主机和用户名和端口号(没有让管理员帮你创建一个账户)

在这里插入图片描述

下一步,输入密码,内省完成,再下一步

在这里插入图片描述

按提示填写,最后创建

在这里插入图片描述

注意,这个.venv文件是Linux上隐藏文件,ls命令看不到(xftp也看不到),你可以改成 venv(更好)

点击右下角解释器,发现解释器变为服务器上的了

在这里插入图片描述

目前/home/FirstProjectLinux下还没文件,我们没有同步文件夹,点击左上角主菜单——工具——部署——上传到…,弹出选择你要上传到的服务器,选择自己的即可

在这里插入图片描述

由于我们刚刚已经设置过映射关系,所以会上传到/home/FirstProjectLinux文件夹,如果不放心,可以查看部署——配置…,或者你可以重新设置映射位置

在这里插入图片描述

上传完成后,我们可以在PyCharm打开Linux终端

在这里插入图片描述

cd /home/FirstProjectLinux
ls

可以看到出现 first.py 文件,说明成功上传

发现,first.py 又缺少包了,因为尽管本地虚拟环境有,但远程Linux服务器没有下载

在这里插入图片描述

使用PyCharm打开Linux终端(注意不是本地终端),输入命令

首先激活虚拟环境(非常重要)

cd /home/FirstProjectLinux
source .venv/bin/activate

可以看到命令提示前面多了(.venv) ,说明进入了虚拟环境

再安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy matplotlib

等待更新解释器,如果不自动的话,手动点击右下角重新选择一下解释器,发现波浪线消失,安装成功

运行,成功

我们要修改py文件或者新建py文件(或其他文件),都是在某个py文件部署上传即可,远程py文件就更新了,或者你可以选择自动上传。

四、VSCode 下载安装

https://blog.youkuaiyun.com/shayudiandian/article/details/152359377?spm=1011.2415.3001.5331

五、VSCode 创建第一个项目并配置环境

待更新…

<think>我们参考了用户提供的引用内容,但用户实际需求更全面:需要同时配置Python, PyCharm, VSCode, AnacondaOpenCV。 注意:由于用户要求配置多个工具,我们将分步骤进行。其中Anaconda已经包含Python,所以我们先安装Anaconda,然后安装PyCharmVSCode,最后配置OpenCV。 另外,考虑到引用[2]中提到Anaconda可能会导致电脑卡顿,我们会提供两种安装OpenCV的方法:一种通过Anaconda(推荐,因为管理环境方便),另一种通过pip(适合不想用Anaconda的用户)。 由于用户要求配置VSCode,我们也会补充VSCode的配置。 步骤概览: 1. 安装Anaconda包含Python) 2. 安装PyCharmVSCode 3. 配置PyCharmVSCode使用Anaconda的环境 4. 安装OpenCV(通过condapip) 5. 验证安装 详细步骤: ### 一. 安装Anaconda 1. **下载安装包** 前往[Anaconda官网](https://www.anaconda.com/products/distribution)下载Windows版本的安装包(选择Python 3.x版本)。 2. **安装Anaconda** - 双击安装包,按照提示进行安装。 - 建议勾选“Add Anaconda3 to my PATH environment variable”(虽然官方不推荐,但为了方便,用户可以选择;如果遇到问题,可以后续手动添加)[^1]。 - 完成安装。 3. **验证安装** 打开命令提示符(cmd),输入以下命令: ```bash conda --version python --version ``` 若显示版本信息,则安装成功。 4. **创建新环境(可选但推荐)** 为了避免包冲突,建议为OpenCV项目创建独立环境: ```bash conda create -n opencv_env python=3.9 conda activate opencv_env ``` ### 二. 安装PyCharmVSCode 1. **PyCharm安装** - 下载[PyCharm Community版](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/)(免费)。 - 双击安装包,按提示安装。注意:在安装选项中选择“Add launchers dir to the PATH”(方便从命令行启动)。 2. **VSCode安装** - 下载[VSCode](https://code.visualstudio.com/)。 - 双击安装包,按提示安装。注意:在安装选项中选择“添加到PATH”(以便在命令行中使用`code`命令)。 ### 三. 配置PyCharmVSCode使用Anaconda环境 1. **PyCharm配置** - 打开PyCharm,新建项目。 - 在项目设置中,选择“Existing interpreter”,然后定位到Anaconda环境的Python解释器(通常在`Anaconda安装目录\envs\opencv_env\python.exe`)。 2. **VSCode配置** - 打开VSCode,安装Python扩展(在扩展商店搜索Python并安装)。 - 按`Ctrl+Shift+P`打开命令面板,输入“Python: Select Interpreter”,选择Anaconda环境下的Python解释器(路径同上)。 ### 四. 安装OpenCV 有两种方法安装OpenCV,推荐使用第一种(通过conda),如果conda安装失败不想用Anaconda,则用第二种(pip)。 #### 方法1:使用conda安装(在Anaconda环境中) ```bash conda activate opencv_env conda install -c conda-forge opencv ``` #### 方法2:使用pip安装(适用于没有使用Anacondaconda安装失败的情况) ```bash pip install opencv-python # 如果需要额外模块(如contrib),使用: # pip install opencv-contrib-python ``` ### 五. 验证OpenCV安装 创建一个Python脚本(如`test_opencv.py`),输入以下代码: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` 在PyCharmVSCode中运行,如果输出版本号(如4.5.5),则安装成功。 ### 注意事项 - 如果安装过程中遇到权限问题,请以管理员身份运行命令提示符。 - 如果网络问题导致安装慢,可以配置国内镜像源(如清华源、阿里云)。 §§相关问题§§ 1. 如何解决Anaconda安装后启动慢的问题? 2. 如何配置PyCharm使用虚拟环境? 3. VSCode中如何配置Python扩展? 4. OpenCV安装后导入出错如何解决? </think>### Windows系统下安装PythonPyCharmVSCodeAnaconda并配置OpenCV库的完整教程 #### 1. **安装Python** 1. 访问[Python官网](https://www.python.org/downloads/) 2. 下载Windows安装包(推荐Python 3.8+) 3. 安装时勾选 **"Add Python to PATH"** 4. 验证安装: ```bash python --version # 应显示类似: Python 3.10.6 ``` #### 2. **安装Anaconda** 1. 下载[Anaconda](https://www.anaconda.com/products/distribution)(选Python 3.x版本) 2. 双击安装包执行: - 勾选 **"Add Anaconda3 to my PATH environment variable"** - 选择"Just Me"安装模式 3. 验证安装: ```bash conda --version # 应显示类似: conda 4.12.0 ``` #### 3. **配置Python虚拟环境** ```bash conda create -n opencv_env python=3.9 conda activate opencv_env ``` #### 4. **安装PyCharm** 1. 下载[PyCharm Community版](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/) 2. 安装时勾选: - **"Add launchers dir to the PATH"** - 关联.py文件 3. 首次启动后: - 创建新项目 - 选择之前创建的`opencv_env`解释器: ``` Conda Environment > Existing environment > 定位到Anaconda安装路径/envs/opencv_env/python.exe ``` #### 5. **安装VSCode** 1. 下载[VSCode](https://code.visualstudio.com/) 2. 安装后添加扩展: - Python扩展(Microsoft官方) - Pylance 3. 配置解释器: - `Ctrl+Shift+P` > "Python: Select Interpreter" - 选择`opencv_env`环境 #### 6. **安装OpenCV** 在激活的`opencv_env`环境中执行: ```bash # CPU版本 (推荐) pip install opencv-python # 完整版本 (含额外模块) pip install opencv-contrib-python ``` #### 7. **验证OpenCV安装** 创建`test_opencv.py`文件: ```python import cv2 print(cv2.__version__) # 应输出版本号如4.7.0 # 测试图像读取 image = cv2.imread("test.jpg") if image is not None: print("OpenCV安装成功!") else: print("读取图像失败,检查路径") ``` #### 常见问题解决 1. **导入cv2失败**: - 确认在正确虚拟环境中 - 尝试重装:`pip install --force-reinstall opencv-python-headless` 2. **Anaconda卡顿**: - 禁用自动启动:任务管理器 > 启动 > 禁用Anaconda相关条目 - 使用轻量版[Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) 3. **路径问题**: - 手动添加环境变量:系统属性 > 环境变量 > Path添加: ``` C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin ``` > 提示:OpenCV安装也可通过Anaconda进行:`conda install -c conda-forge opencv`[^1],但pip安装通常更稳定[^2]
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