热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

如何在PyCharm中高效利用Anaconda管理项目环境配置

本文介绍了如何在PyCharm中高效利用Anaconda管理项目环境配置。首先,确保已安装必要的软件。以Windows1064位专业版为例,建议使用PyCharm2018.2或更高版本。通过Anaconda创建和管理虚拟环境,可以显著提升开发效率,确保项目依赖的一致性和隔离性。文章详细阐述了从安装到配置的每一步操作,帮助开发者快速上手并充分利用这些工具的优势。

一、首先自行安装所需软件,本人电脑中软件环境如下:

系统:Windows10 64位专业版

软件:①pycharm2018.2.4专业版

           ②anaconda3 64位

           ③conda版本为 4.5.12

总体而言有两种方式进行“环境”的管理:

1.在anaconda中提前准备好项目所需的环境,然后在pycharm中选择相应环境的解释器;

2.在pycharm中设定新建项目时随即生成对应的环境。

方式一:

           创建新环境:

可以在Anaconda Prompt中使用命令行的方式创建新的“环境”,也可以在Anaconda Navigator的图形界面中点击鼠标创建新的“环境”。

Prompt中:conda create --name

        即创建的环境名。建议以英文命名,且不加空格,名称两边不加尖括号“<>”。

                  

即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

                  如果要安装指定的版本号,则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行;如果要在新创建的环境中创建多个包,则直接在

后以空格隔开,添加多个包名即可,例如

conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas

        即创建一个名为“python3”的环境,环境中安装版本为3.5的python,同时也安装了numpy和pandas。

Navigator中:

在左边列表中点击“Environments”,选择下方“create”,输入新环境的名字,等待即可。如下图:

可以看到,除了默认的base环境,我又新建了两个新的环境,准备好环境后打开pycharm,新建项目,然后选择project interpreter(项目解释器),如下图所示:

忽略3中显示的python解释器,它是用python官网的安装包安装的,而我们需要的是上一步新建环境中的解释器。

点击框中的4,出现如下窗口,然后按照1、2的顺序点击:

在anaconda安装路径中的envs文件夹中可以找到所有现有的“环境”,点击去之后,选择python.exe即可,最后点击确定。

方式二:在新建项目时随即生成新的环境

在pycharm新建项目,同上,选择 project interpreter,如下图所示:

在4的下拉框中选择conda方式,然后pycharm会自动检测到location和python version,所以这两项默认就行。

最关键的是5,conda executable查了一圈都没有人特别说明,基本都是使用我刚才说的方式一,而且还都是用的anaconda默认的base环境。需要说明,这是一种非常不好的方式,因为之所以使用anaconda,就是因为它强大的环境控制能力,可以在不同的环境中使用不同版本的包,如果所有项目都直接指定某一固定的解释器,那为什么还要折腾anaconda?直接使用pip+virtualenv也是同样可以的。言归正传,conda executable指的是conda可执行文件(conda.exe)的位置,默认情况下为空,如果不指定,则会提示conda executable path is empty,需要手动选择或者输入。如6所示。它的位置在anaconda的安装位置的Scripts文件夹下,选择之后点击确定即可。

需要注意的是,使用方式二随之创建的新环境的位置同样在anaconda安装路径中的envs文件夹下,也同样可以使用Anaconda Prompt或者Anaconda Navigator进行环境管理和包管理,可以说是非常方便使用了。

两种方式区别的浅见:

方式一:需要提前准备好所需的环境,当项目间的包没有干扰时,可以复用其他项目的库,避免每次重新安装

方式二:每次都会生成独立的环境,不会对其他的项目造成干扰,但是每次创建项目时都会耗费较长的时间
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「Wang_PChao」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/JT_WPC/article/details/86355903


推荐阅读
  • Coursera ML 机器学习
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]
  • 本文介绍了SVD(奇异值分解)和QR分解的基本原理及其在Python中的实现方法。通过具体代码示例,展示了如何使用这两种矩阵分解技术处理图像数据和计算特征值。 ... [详细]
  • 实用正则表达式有哪些
    小编给大家分享一下实用正则表达式有哪些,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下 ... [详细]
  • 本文探讨了为何相同的HTTP请求在两台不同操作系统(Windows与Ubuntu)的机器上会分别返回200 OK和429 Too Many Requests的状态码。我们将分析代码、环境差异及可能的影响因素。 ... [详细]
  • Python自动化测试入门:Selenium环境搭建
    本文详细介绍如何在Python环境中安装和配置Selenium,包括开发工具PyCharm的安装、Python环境的设置以及Selenium包的安装方法。此外,还提供了编写和运行第一个自动化测试脚本的步骤。 ... [详细]
  • Python3 第一周学习总结
    本文总结了Python3第一周的学习内容,包括Python的主要特性、版本选择建议、开发环境配置技巧以及一些有趣的语言特性。 ... [详细]
  • 本文档详细介绍了Robot Framework的基础知识、安装配置方法及其实用技巧。从环境搭建到编写第一个测试用例,涵盖了一系列实用的操作指南和最佳实践。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了C++标准模板库(STL)中各容器的功能特性,并深入探讨了不同容器操作函数的异常安全性。 ... [详细]
  • Python 内存管理机制详解
    本文深入探讨了Python的内存管理机制,涵盖了垃圾回收、引用计数和内存池机制。通过具体示例和专业解释,帮助读者理解Python如何高效地管理和释放内存资源。 ... [详细]
  • 目录一、salt-job管理#job存放数据目录#缓存时间设置#Others二、returns模块配置job数据入库#配置returns返回值信息#mysql安全设置#创建模块相关 ... [详细]
  • Linux环境下C语言实现定时向文件写入当前时间
    本文介绍如何在Linux系统中使用C语言编程,实现在每秒钟向指定文件中写入当前时间戳。通过此示例,读者可以了解基本的文件操作、时间处理以及循环控制。 ... [详细]
  • Symfony是一个功能强大的PHP框架,以其依赖注入(DI)特性著称。许多流行的PHP框架如Drupal和Laravel的核心组件都基于Symfony构建。本文将详细介绍Symfony的安装方法及其基本使用。 ... [详细]
  • Python 第三天学习笔记
    本文详细介绍了 Python 编程的第三天学习内容,包括字符编码、文件处理以及函数的基本概念和使用方法。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何在配置了virtualenv和virtualenvwrapper环境后,利用PyCharm创建新的Django项目,并将开发数据库从SQLite切换至更适用于生产环境的MySQL数据库。文章详细记录了尝试使用MySQLdb、MySQL自带Connector及pymysql等不同数据库连接库时遇到的问题及解决办法。 ... [详细]
  • python第一天学习python
    1、python语言可使用的开发工具有:charles、fiddles等。。。2、语言分类:编译型和解释型,编译型如:c、c++、c#。。。。解释型:python、java、php ... [详细]
author-avatar
心窝子难受呢
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有