Windows下Anaconda的配置与使用(结合PyCharm创建Python环境)

Windows下Anaconda的配置与使用(结合PyCharm创建Python环境) Windows下Anaconda3的配置与使用(结合Pycharm创建Python环境)

Anaconda是Python的一个包管理器，可以方便地实现不同python解释器环境的切换，极大提高开发者的工作效率。本文主要介绍Windows下Anaconda的安装、配置和常用命令，并且以PyCharm为例，以实例方式演示anaconda的使用，即如何创建新的环境。

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文章目录

• Windows下Anaconda3的配置与使用(结合Pycharm创建Python环境)
• 一、准备工作
• 二、Anaconda是什么？
• • 2.1 原理介绍
  • 2.2 Anaconda默认组件介绍
• 三、Anaconda的常用命令
• 四、使用方法(PyCharm下)
• 总结

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一、准备工作

1. Anaconda的下载和配置国内镜像源，可以参考 这里。 按照这里的介绍下载Anaconda3和配置成国内清华的镜像源。
2. PyCharm的下载，官网
   如果是高校老师或者学生的话，可以使用学生证或者学校教育邮箱进行教育认证，免费获得PyCharm专业版的使用证书。
   

二、Anaconda是什么？ 2.1 原理介绍

 Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。
 我们在开发的过程中，可能会需要不同的python编译器环境，并且每一个环境可能都会需要不同的依赖包。比如，第一天我需要用python去完成爬虫类的任务，那么我就专门建立一个实现爬虫任务的python编译环境(python版本为3.6)，并且在这个环境下安装上scrapy；第二天我需要进行神经网络有关的任务，那么我就再重新建立个3.7版本的python编译环境，并且装上tensorflow包。
 要实现上面的任务，我们肯定不能手动地进行python版本管理，如果每次使用不同版本python的时候，都需要让计算机重新安装指定的python，将会是很痛苦的一件事。而通过anaconda，当我们进行不同的任务的时候，只要切换python环境就可以，如果需要某个扩展包直接在这个环境下通过anaconda快速的安装(因为Anaconda提供了python扩展包的快捷安装方式)。Anaconda就可以方便地实现这种功能需求。

比如，我们以上图为例，上图展示了Anaconda有9种环境，其中第一个环境名称为test1(Python版本为3.6)，并且装了numpy包；第二个环境名称为test2(python版本为3.8)，并且装了tensorflow包。

2.2 Anaconda默认组件介绍

当安装完anaconda 后，会生成如下的组件（注意，可能会和我的不太一样，因为我后来在我的计算机上做了一些改动）。

1. Anaconda Navigator: 提供了可视化界面来管理anaconda
2. Anaconda prompt: 提供了专门对Anaconda起作用的命令行交互工具来管理anaconda
3. Jupyter Notebook: 可以理解为一个网页版的Python IDE,当我们运行这个后，会打开网页版IDE来供我们运行python代码，功能强大，能够将代码实现一行一行地运行并且描绘数据图，是数据分析领域的常用的工具。
4. Spyder :是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台，也可以使用附加组件扩充，自带交互式工具以处理数据。

注：我暂时只是Jupyter Notebook偶尔使用，这一部分可以略过。

三、Anaconda的常用命令

#1 创建虚拟环境
conda create --name 环境名称 biopython
conda create --name 环境名称 python=版本号
#2 激活某个环境
source activate 环境名称 #linux环境下
activate 环境名称       #windows环境下
#3 停用某个环境
conda deactivate 环境名
#4 查看已经创建的环境列表
conda info --envs
#5 查看当前环境下已经安装了哪些包
conda list
#5 安装某一个包
conda install 包名

四、使用方法(PyCharm下)

 本部分以Pycharm IDE为例，简单介绍下如何使用Anaconda 安装环境，并且安装某一个包。

1. 如下图，我们看到默认情况下，我们的编译器是python3.8。我们点击’terminal’
   
2. 我们输入如下语句，创建一个名称为test1.0的环境，指定python的版本为3.7版
   
3. 安装完成后，我们输入如下命令，看到刚刚安装上的环境，其中base环境下有一个星号，这个星号就表示当前使用的环境为base。
   
4. 我们激活刚刚的test1环境，即使用test1.0环境

5. 配置Pycharm的解释器，通过下面的方式进入到设置中
   
6. 在PyCharm中加入我们刚刚安装下载的环境
   
7. 按照序号顺序，设置刚刚下载的anaconda的环境中python解释器的文件目录位置
   
8. 定位到刚刚安装的解释器可执行文件位置，其中D:ProgramDataAnaconda3为我的anaconda安装的位置，envs中包含了anaconda所有的环境文件。
   
9. 如下，看到配置完成后PyCharm的python编译器发生了改变。然后需要某个包直接使用conda install 包名即可。
   

注：一定要配置镜像源为国内的镜像源，否则会特别慢

总结

这就是Anaconda 有关的具体介绍了，希望可以帮助到你。有问题的话，欢迎在评论区下方留言指正，我会及时回复，谢谢。