AI入坑之路——（1）搭建本地的Python与Jupyter开发环境

冷雨夜中漫步2025-12-04 11:12

搭建本地的Python与Jupyter开发环境

安装PyCharm、MiniConda

Conda与Pip替换国内源

下面要修改的文件主要有：

shell 复制代码

|---C:\Users\用户名\
	|---.condarc
	|---pip
		|---pip.ini

windows系统下打开C:\Users\用户名\，用户名为自定义或管理员Administrator。

打开.condarc文件（如果没有就新建），设置为阿里云源

txt 复制代码

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

打开C:\Users\用户名\pip\pip.ini文件，如果没有就新建

shell 复制代码

[global]
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
trusted-host = mirrors.aliyun.com
timeout = 120

使用conda创建python环境变量

查看当前的环境，默认只有base环境

shell 复制代码

conda env list

创建一个python3.10的环境，并激活

shell 复制代码

conda create --name py310 python=3.10
conda activate py310

在Python环境安装Jupyter

上述conda环境创建好后就有一个python 3.10的环境了，执行pip安装Jupyter的包

shell 复制代码

pip install jupyterlab==4.0.9
pip install ipywidgets==8.1.1

Jupyter 是一款跨语言、交互式的计算环境与文档工具，核心形态是 Jupyter Notebook（笔记本）和 Jupyter Lab（更强大的集成环境），本质是 "让代码、数据、文档、可视化结果融为一体"，解决传统代码开发 "孤立、难复现、难展示" 的问题，是数据科学、科研、教学、快速开发的核心工具。

安装完成后使用jupyter-lab命令启动本地jupyter lab环境

shell 复制代码

jupyter-lab .

在PyCharm中使用conda环境

新建工程时配置解释器环境

存量工程可以在setting中重新设置