【工具】新手如何正确使用Pycharm？

1. 什么是JetBrains Toolbox

JetBrains Toolbox是一个管理工具，用于安装、更新和管理JetBrains开发工具的所有版本。它可以简化多个IDE的管理，并确保你总是使用最新版本的软件。

2. 安装JetBrains Toolbox

步骤1：下载Toolbox

访问JetBrains Toolbox官网并下载适用于你操作系统的安装包。

我下载了一个win的放网盘了：

jetbrains-toolbox-2.3.2.31487.exe

dart 复制代码

链接：https://pan.baidu.com/s/16LNyAn9Fjb_LxPdeSnHUvg?pwd=8fs7 
提取码：8fs7

步骤2：安装Toolbox

双击下载的安装包，按照提示完成安装过程。

3. 使用Toolbox安装PyCharm社区版

步骤1：启动Toolbox

安装完成后，启动Toolbox应用程序。可能在桌面右下角。

步骤2：找到PyCharm社区版

在Toolbox的界面中，找到"PyCharm Community Edition"，点击"安装"按钮。

步骤3：等待安装完成

安装过程会自动进行，等待安装完成后，你可以在Toolbox中看到PyCharm社区版的启动按钮。

4. 在PyCharm中新建工程

步骤1：启动PyCharm

在Toolbox中点击"PyCharm Community Edition"启动按钮，打开PyCharm。

步骤2：创建新项目

在PyCharm启动界面，点击"New Project"按钮。

步骤3：设置项目名称和位置

在"New Project"窗口中，输入项目名称并选择项目存放位置。

步骤4：选择Python解释器

在"Project Interpreter"下拉菜单中选择Python解释器。如果没有现成的Python环境，你可以点击"Add Interpreter"并选择"New Environment"，PyCharm会自动下载和配置Python环境。

步骤5：完成创建

点击"Create"按钮，PyCharm会自动创建项目并配置相应的环境。

5. 配置Python环境

步骤1：打开项目设置

在PyCharm中，点击顶部菜单栏的"File" -> "Settings"（或在Mac上点击"PyCharm" -> "Preferences"）。

步骤2：选择Project: [你的项目名称]

在设置窗口中，选择左侧栏的"Project: [你的项目名称]" -> "Python Interpreter"。

步骤3：添加或更改Python解释器

在右侧的解释器列表中，你可以添加新的Python解释器或选择现有的解释器。点击右上角的齿轮图标，可以选择"Add"来添加新的解释器。

选择conda，选择conda.exe加载工具，点击加载，选择环境：

步骤4：选择或创建虚拟环境

在添加解释器窗口中，你可以选择系统解释器或创建新的虚拟环境。建议创建虚拟环境，以便项目之间互不干扰。

步骤5：完成配置

选择好解释器或虚拟环境后，点击"OK"完成配置。

6. 新建Python脚本并运行

步骤1：新建Python文件

右键点击你的项目目录，选择"New" -> "Python File"，为新文件命名，例如"hello_world.py"。

步骤2：编写简单程序

在新建的Python文件中输入以下代码：

python 复制代码

print("Hello, PyCharm!")

步骤3：运行程序

右键点击代码编辑区域，选择"Run 'hello_world'"。在底部的运行窗口中，你应该能看到输出的"Hello, PyCharm!"字样，这表示环境配置成功。

7. 使用PyCharm自带终端安装Python包

步骤1：打开终端

在PyCharm中，点击底部的"Terminal"标签，打开终端。

步骤2：安装Python包

在终端中输入以下命令，安装你需要的Python包，例如requests：

sh 复制代码

pip install requests

步骤3：验证安装

安装完成后，你可以在Python脚本中导入并使用安装的包，例如：

python 复制代码

import requests

response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)

运行上述代码，确保requests包正常工作。

总结

通过以上步骤，新手可以轻松地使用JetBrains Toolbox安装PyCharm社区版，并在PyCharm中创建新项目、配置Python环境、新建Python脚本以及安装Python包。这不仅简化了开发工具的管理，还提高了开发效率。