python以及aconda的配置

本文详细介绍了Anaconda的安装过程,强调其作为Python集成环境的重要性,避免了单独安装Python的步骤。同时,提供了安装TensorFlow的具体命令,并解决了可能遇到的权限问题,最后讲解了如何在PyCharm中配置Anaconda。

aconda的安装

【安装完aconda就不需要安装python了,它是python的集成环境】
尽量不要把aconda装在c盘下
地址https://www.anaconda.com/
打开exe之后是
在这里插入图片描述
安装时两个都要勾,它会自动配置python环境
测试:
安装成功后打开cmd
输入python
如果出现>>>就是成功了
出现warning的话可以考虑conda activate base,然后输入python

安装tensorflow

打开cmd
输入pip install tensorflow
如果出现以下情况
在这里插入图片描述
找到aconda的安装路径修改权限,然后再输入以上命令

在这里插入图片描述
安装完tensorflow之后输入python
出现>>>之后输入import tensorflow as tf
如果出现>>>就是安装成功了
如果下载速度过慢
先更改源来加速
Cmd中输入
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
再输入Python –m pip install –upgrade pip
升级一下pip

pycharm的安装

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
community的应该就可以了,professional的需要激活码,可以用学校的邮箱申请
打开pycharm
Ctrl+alt+s进入设置
在这里插入图片描述
选择你的anaconda底下的python.exe【正常情况会自动出来】
在这里插入图片描述
点击确定然后apply就可以了,等待包加载完
然后在新建的py文件下import tensorflow as tf
看是否有报错

### 配置 VSCode 使用 Anaconda 进行 Python 开发 #### 安装 Anaconda 为了确保能够顺利配置,先确认已成功安装 Anaconda 并将其路径添加到系统的环境变量中[^3]。 #### 设置工作目录 关闭 Visual Studio Code (VSCode),创建一个新的文件夹作为项目的工作空间。此操作有助于保持项目的整洁有序并集中管理所有相关文件。通过这种方式,可以在后续步骤中更方便地管理和运行代码。 #### 打开 VSCode 并加载工作区 启动 VSCode 后,点击左上角的 `文件` -> `打开文件夹...` ,选择之前建立好的新文件夹来设置为当前工作的上下文环境。接着可以通过左侧资源管理器面板中的图标快速创建新的源代码文件。 #### 配置 Python 解释器 重启 VSCode 后应能自动识别由 Anaconda 提供的 Python 环境;通常情况下,默认版本号会显示在界面底部的状态栏里(例如 3.9)。如果未被正确检测,则需手动指定解释器位置: 1. **全局配置** - 编辑用户级别的 settings.json 文件,加入如下配置项指向 Anaconda 的根目录以及虚拟环境所在的路径: ```json { "python.pythonPath": "D:\\Anaconda3\\python.exe", "python.venvPath": "D:\\Anaconda3\\envs" } ``` 2. **针对特定项目** - 或者是在 `.vscode/settings.json` 中定义仅适用于该工程的具体设定,这样不会影响其他项目的默认行为。 以上方法可使 VSCode 正确调用 Anaconda 下载并维护的不同版本 Python 及其库依赖关系[^2]。 ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/path/to/your/env/python.exe" } ``` #### 测试配置有效性 最后一步是验证整个流程是否无误——尝试编写一段简单的测试程序以证明所选解释器正常运作。比如打印 Hello World 来检验能否顺利执行 Python 脚本。 ```python print("Hello, world!") ```
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