Anaconda 虚拟环境配置全攻略+Pycharm使用虚拟环境开发:从安装到高效管理

Anaconda 虚拟环境配置全攻略+Pycharm使用虚拟环境开发:从安装到高效管理

在进行 Python 开发时,不同的项目往往依赖不同版本的库。如果全部安装在全局环境中,极易引发版本冲突。Anaconda 虚拟环境 就像是为每个项目打造的"独立包间",让你的开发环境井然有序。


一、 为什么需要虚拟环境?

  • 隔离性:项目 A 需要 Python 3.7,项目 B 需要 Python 3.11,互不干扰。
  • 纯净性:避免全局环境安装过多杂乱的包,导致系统路径崩溃。
  • 可复现性:通过导出配置文件,同事可以一键还原你的开发环境。

二、 核心操作流程

1. 创建环境

打开终端(Windows 用户请使用 Anaconda Prompt ,pycharm如果添加了系统环境变量,也可以使用pycharm的终端),stock_sim 为环境名字 ,输入:

bash 复制代码
conda create --name stock_sim python=3.10

2. 查看环境列表

确认环境是否创建成功:

bash 复制代码
conda env list

这样会显示你的所有conda环境。如图:

3. 激活环境

在使用环境之前,需要先"进入"它:

bash 复制代码
conda activate stock_sim 

4. 安装依赖

在激活的环境下,你可以自由地安装项目所需的库。建议优先使用 conda 安装,如果找不到包再使用 pip

bash 复制代码
# 使用 conda 安装
conda install numpy pandas

# 或者使用 pip 安装特定库
pip install requests

5. 退出环境

当你完成了当前项目的开发工作,或者需要切换到其他环境时,可以执行以下命令退出当前环境,返回系统默认的 base 环境:

bash 复制代码
conda deactivate

三、 常用命令速查表

为了方便快速查阅,下表总结了 Conda 环境管理中最常用的命令:

功能 命令
创建环境 conda create -n [name] python=[version]
激活环境 conda activate [name]
退出环境 conda deactivate
删除环境 conda remove -n [name] --all
查看已安装包 conda list
清理缓存 conda clean --all

四、 如何在 PyCharm 中使用已创建的环境

配置好 Anaconda 环境后,需要在 PyCharm 中进行关联,操作步骤如下:

1. 打开项目设置

点击 PyCharm 菜单栏的 File (文件) -> Settings (设置)

  • (macOS 用户请点击 PyCharm -> Settings)

2. 找到 Python 解析器

在左侧菜单栏中,依次选择 Project: [你的项目名] -> Python Interpreter (Python 解析器)

3. 添加新的解析器

  1. 点击页面右上角的 Add Interpreter (添加解析器) 按钮,选择 Add Local Interpreter... (添加本地解析器)
  2. 在弹出的窗口左侧选择 Conda Environment
  3. 关键点 :选择 Use existing environment (使用现有环境)
  4. 在下拉列表中找到你刚才创建的环境(例如 my_env_name)。
    • 如果下拉列表里没有,点击右侧的三个点 ...,手动找到 Anaconda 安装目录下 envs/my_env_name/python.exe

4. 确认应用

点击 OK。稍等片刻,PyCharm 会扫描该环境下的所有索引。一旦下方状态栏的进度条完成,你就可以在代码中使用该环境安装的所有库了!


💡 小贴士:如何判断是否配置成功?

在 PyCharm 底部打开 Terminal (终端) ,观察路径前是否有 (my_env_name)。如果有,说明你在该终端内执行的所有 python 命令都已经运行在虚拟环境中了。

相关推荐
小北方城市网15 小时前
微服务注册中心与配置中心实战(Nacos 版):实现服务治理与配置统一
人工智能·后端·安全·职场和发展·wpf·restful
长行16 小时前
Python|Windows 安装 DeepSpeed 安装方法及报错 Unable to pre-compile async_io 处理
windows·python·deepspeed
百锦再16 小时前
python之路并不一马平川:带你踩坑Pandas
开发语言·python·pandas·pip·requests·tools·mircro
Python之栈16 小时前
5款拖拽式Python GUI生成器助你快速打造炫酷界面
python
灏瀚星空16 小时前
基于 Python 与 GitHub,打造个人专属本地化思维导图工具全流程方案(上)
开发语言·人工智能·经验分享·笔记·python·个人开发·visual studio
用什么都重名16 小时前
「实战指南」使用 Python 调用大模型(LLM)
python·大模型·llm·api调用
是Dream呀16 小时前
Python从0到100(一百):基于Transformer的时序数据建模与实现详解
开发语言·python·transformer
资源存储库16 小时前
【笔记】如何修改一个conda环境的python版本?
笔记·python·conda
xcLeigh16 小时前
AI的提示词专栏:Prompt 与 Python Pandas 的结合使用指南
人工智能·python·ai·prompt·提示词
草莓熊Lotso16 小时前
Python 入门超详细指南:环境搭建 + 核心优势 + 应用场景(零基础友好)
运维·开发语言·人工智能·python·深度学习·学习·pycharm