pycharm环境配置(pycharm环境配置是什么意思)
Pycharm中如何设置Python的执行环境
我们知道Pycharm中自带了Python的运行环境，但是自带的版本并不好用。这时候就需要我们自己设置Python环境了。那么怎么设置呢？下面我给大家分享一下。
工具/材料
Pycharm
01
首先我们打开Pycharm软件，创建一个python项目，默认你会看到项目文件夹下面并没有执行环境，如下图所示
02
接下来我们点击顶部的File菜单，然后点击下拉选项中的Settings选项，如下图所示
03
然后会弹出Settings界面，我们展开Project选项，点击Project Interpreter选项，如下图所示
04
接着在右侧的配置界面中我们点击Project Interpreter的下拉框中的Show All选项，如下图所示
05
接下来在弹出的界面中点击右上角的加号，然后选择下拉界面中的Add Local选项，如下图所示
06
然后在Select Python Interpreter界面中我们选择本地的Python可执行文件，如下图所示
07
接下来回到Settings界面中，Python的运行环境就加载进来了，如下图所示
08
最后我们回到开始创建的Python项目界面中，这个时候你会看到External Libraries下面已经有我们配置的Python环境了，如下图所示
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
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
pycharm配置mysql数据库时怎么配置虚拟环境
pycharm配置mysql数据库时配置虚拟环境步骤如下。
1、打开pacharm新建项目，选择Flak类型项目。
2、Location：项目存放目录，一定要修改为自己创建项目的目录。
3、Newenvironmentusing：这种创建flask项目就是第一种由pycharm为falsk创建虚拟环境，这种方式特点是每次创建项目都会随之创建该项目的虚拟环境，虚拟环境存放路径就是项目路径。
pycharm+docker+GPU环境配置
? ?环境配置很麻烦特别是在实验室多个人用的服务器上，说不定哪天你的caffe就不能用了呢（手动狗头），那为了免受其苦就用了docker配置环境
? ?我这里ubuntu：14.04
1.首先安装docker，根据 docker官网 ，先在左边根据需要选择docker版本，推荐docker-ce（因为我只用过ce，蛤蛤蛤），再选择系统，然后照着流程搞就行。
为了避免麻烦或有其他问题最好把自己的用户加入docker 用户组，不然每次都要用sudo：
将 your-user 换成你要用的账户名就行。
2.要使用GPU的话还要安装nvidia-docker2，根据 这个 安装。
3.之后就可以根据需要pull镜像了,我这里是需要tensorflow,所以直接pull:
可以根据自己的需要search镜像如 docker search tensorflow ,一般选择star最多的,版本可以去 Docker Hub 上根据需要选择。
4.如果没有其他需求的话就可以直接食用了，食用方法：
运行之后就会进入创建的容器了，可以运行 nvidia-smi 看能不能正常使用GPU
因为pycharm实在太方便了，所以我就安装了pycharm，如果想要在pycharm里面使用docker容器是要用Professional 版本功能的，有学校邮箱可以去 pycharm官网 注册一下，可以免费用。
1.因为pycharm默认使用的是docker而不是nvidia-docker，直接用的话会用不了GPU，显示No such file：libcuda.so.1，所以我在这个问题上折腾了很久，在 这里 找到了解决方法，大致就是把默认的换成nvidia-docker：打开 /etc/docker/daemon.json ，将里面的内容修改为：
其实就是加了一个 default-runtime 。
之后重启守护进程：
2.配置pycharm（我用的2019.1版本，不同的可能不一样，大致相同）：
??打开之后File-Settings-Project-Project Interpreter
点击Project Interpreter一栏右边齿轮，选择Add...
然后选择Docker，Server应该能直接连上，在Image name一栏就能看到你pull的镜像，选择之后点击OK
等待一会，能看到镜像里面安装过的环境，直接点击OK就行，等待最下面进度条走完就可以直接使用镜像里的环境了。
中间过程折腾了很久，本来以为很简单，但是中间出了几次问题，装完之后就方便很多了，很多环境问题就再也不用发愁了。我去继续了。。。