pycharm配置anaconda虚拟环境(pycharm切换anaconda虚拟环境)

macOS中pycharm使用Conda Environment添加conda虚拟环境

首先在conda内通过conda create创建一个虚拟环境，例如叫做==deeplearning==

之后在pycharm内：

之后在 Interperter 定位/.../anaconda3/ envs/==deeplearning/bin/python2.7==

大功告成！

Anaconda与pycharm连接

在工作环境中我们会集成开发环境去编码, 这里介绍一下pycharm（我自己使用这个）, 而pycharm也能很方便的和anaconda的虚拟环境结合

在 Setting = Project = Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击 Add Local 为你某个环境的 python.exe 解释器就行了

比如你要在 learn (自定义的)环境中编写程序, 那么就修改为 D:\Software\Anaconda\envs\learn , 可以看到这时候下面的依赖包也变成了learn环境中的包了.接下来我们就可以在pycharm中愉快的编码了.

现在你是不是发现用上anaconda就可以十分优雅简单的解决上面所提及的单个python环境所带来的弊端了呢, 而且也明白了其实这一切的实现并没有那么神奇.

当然anaconda除了包管理之外还在于其丰富数据分析包, 不过那就是另一个内容了, 我们先学会用anaconda去换一种方法管里自己的开发环境, 这已经是一个很大的进步了.

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

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。

关于pycharm社区版环境配置

很多小白初学python会选择使用pycharm，而pycharm社区版在环境配置方面确实多了不少小麻烦。

想要创建第一个Django项目之前，要坐以下几件事

1、安装conda科学计算环境

conda的官网是：

安装教程：随便搜一下就有

一点注意事项：window10系统安装后，需要去配置系统变量

2、用pycharm新建项目时，要注意自定义环境

如果不这么选，会出现在cmd小黑窗中conda，django都安装好了，到了pycharm中就无效，又得一个一个重装，原因貌似是pycharm每当新建一个项目的时候会自动创建一个虚拟环境。

3、通过pip安装django需要的版本

以上几条都做完之后，理论上就可以安心的去新建django项目了