pycharm部署anaconda環境

Pycharm： python編輯器，社群版本
Anaconda：開源的python發行版本（專注於資料分析的python版本），包含大量的科學包

環境

基本指令（準備工作）：

conda --version
 檢視anaconda版本/安裝時候正確
conda upgrade --all
 升級所有conda工具包（會非常耗時）

具體操作：

pycharm=>File=>Settings=>Project PythonFiles=>Project Interpreter=>“小齒輪”=>Add…

至此，跳轉到 Add Python Interpreter 介面，下有兩種部署環境的方法：

選擇新增System Interpreter,使用新環境，地址為anaconda資料夾下tool資料夾中的python.exe
選擇新增Conda Environment，使用已存在環境，地址為anaconda資料夾下envs資料夾下tool子資料夾中的python.exe

兩種方法區別：

方法1使用的是anaconda自帶的base環境
方法2使用的是自己建立的虛擬環境，其具體操作如下

在命令列中：

conda create -n learn python=3
//建立一個名為learn的虛擬環境並指定python環境版本為3
activate learn
//切換至建立的learn虛擬環境，如果不新增引數則會進入base環境
conda install 包名
//進入建立的環境之後，使用該指令安裝各種包
conda remove 包名 
//對應install，解除安裝對應包
conda list
//檢視當前已經安裝的包

上述過程建立的環境會儲存在anaconda=>envs資料夾裡

base環境中沒有tensorflow包，展現出兩種方法的優劣

下面在接著看下PyCharm配置anaconda環境

PyCharm是一款很好用很流行的python編輯器。Anaconda是專注於資料分析的Python發行版本，包含了conda、Python等190多個科學包及其依賴項。Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、解除安裝工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的專案。anaconda自帶整合開發環境spyder。有些人不喜歡spyder的風格。個人感覺其提示功能也不及PyCharm。如果能將PyCharm配置anaconda環境，豈不美哉！接下來分享一下個人經驗：

安裝anaconda和pycharm的過程我就不廢話了，比較簡單。網上也有很大教程。我安裝的PyCharm版本為2017.3.2（社群版）。

再完成兩者的安裝之後：

第一步，配置anaconda環境變數，在系統環境變數Path新增anacond的安裝路徑和其子資料夾script和library/bin。我是裝在G盤，我的配置是"G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"。

第二步，為PyCharm配置anaconda環境。進入PyCharm，依次點選File->Default Setting->Project Interpreter

點選齒輪選擇Add Local

我是選擇第三個。之前認為理所當然是第二個，然而搞了半天不知怎麼辦。點選第三個選項卡，將路徑選為anaconda安裝路徑下的python.exe，確定後成功配置anaconda環境。

之後，在該環境下建立的工程就可以使用anaconda中已有的庫了。

總結

到此這篇關於pycharm部署、配置anaconda環境的教程的文章就介紹到這了,更多相關pycharm anaconda環境內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！