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Jet Brains Pycharm 基本配置

准备：Pycharm 、Anaconda3（或者Anaconda2）

1.分别安装俩款软件，Pycharm?需激活，激活方法自行百度。

2.运行Pycharm?，打开FIle-Setting，点击Project，然后点击右上角的小齿轮，选择Add Local

3.Location为新建PY文件的存储路径；Base interpreter要选择你电脑上Anaconda里python.exe的路径（如图3）

4.如图4所示，点击Apply-OK，环境就配置完成了

5.等待加载，如图5

注：Anaconda集成了很多Python的第三方库，若在列表里找不到里想要的库，可运行Anaconda Prompt 进行pip安装

MAC PyCharm配置Anaconda环境

使用深度学习pytorch框架开发项目，新电脑需要配置环境。这里记录下，方便以后再次配置。

PyCharm：python开发IDE。

Anaconda：集成了常用的第三方库，项目开发中减少使用pip install命令安装。

System Interpreter - anaconda3 - python.app - python - 点击OK

到此，在PyCharm中配置 Anaconda环境完成。

pycharm链接anaconda接口教程

Pycharm是一个非常好用的Python编译运行IDE，anaconda则用于管理Python中各种各样的包。下面讲讲在Windows系统下让Pycharm能够使用anaconda管理的各种包。

1 找到编译器选项

首先打开Pycharm然后点击 File - settings ，然后就可以看到下图所示界面：

2 选择编译环境

然后点击添加本地编译环境：

接着选择环境，并浏览文件，注意是在Conda下：

最后根据anaconda的安装路径找到Python编译环境，本次演示中Python的环境位于 D:\Install\ANACONDA 路径下，请注意，此时选择环境时， 一定要选择你安装anaconda时的那个路径 ，不然anaconda管理的各种包是不能使用的。

注意：选择以Python开头的文件时，Pycharm可能没识别好，所以是带有问号的图标：

关于pycharm中使用conda环境的问题

首先conda和原版python的虚拟环境没有区别，感觉上唯一的区别是安装包的方式不同，一个是用conda，一个是用pip安装第三方包。然后就是conda里的numba可以用显卡来加速运算， 普通python就没找到可以GPU加速的方法。暂时就这些区别了。

而你出现这个问题的原因是，当前的项目环境是通过conda建立的虚拟环境，他除了常规的pip，setuptools，whell等这些初始包之外，其他的第三方包是不会给你弄的， 如果是按照这种环境来使用numpy的话， 需要在ide里的设置窗口中安装numpy，其他的包也需要这种方式来安装，用cmd也可以，只不过太麻烦了，不如这个方法来的效率，如下图

还有一种方法是在创建项目的时候，不要选择创建虚拟环境，而是用本机已有的python环境来创建项目， 这样如果你的conda里已经装了numpy的话，就不需要再手动安装一次了，方便是方便了点， 但容易造成环境污染，本机环境里会有乱七八糟的包，不便于后期的管理。而虚拟环境的话，如果想废弃某个虚拟环境的话，直接删除虚拟环境的文件夹就可以了，干净，也舒坦。而对于专注数据分析或者有关数学的开发时，直接用已有的conda环境就好了，反正也不会安装其他的包。 看下图的设置方法就可以不需要再单独安装numpy了。

pycharm使用anaconda虚拟环境

添加解释器菜单的第二个就是我们的anaconda的选项了，点击后就可以看到下面右侧的界面。其中有两个选项，创建新的虚拟环境和选择已经存在的环境。

第一次进入pycharm它会直接提示你选择python解释器，也就是要去选定我们的环境。

anaconda所有的虚拟环境都存放在conda目录下的envs目录下，base虚拟环境除外，它是anaconda自己创建的一个虚拟环境。

像上面那样，选择完毕后就可以正常使用了。

补充：在这里补充下anaconda创建和删除虚拟环境的命令。

创建：

conda create -n name python==3.7

其中name和Python版本是可以自己选择的

删除：

conda remove -n name --all