pycharm anaconda环境 pycharm部署、配置anaconda环境的教程

pycharm部署anaconda环境

Pycharm： python编辑器，社区版本
Anaconda：开源的python发行版本（专注于数据分析的python版本），包含大量的科学包

环境

基本指令（准备工作）：

conda --version
 查看anaconda版本/安装时候正确
conda upgrade --all
 升级所有conda工具包（会非常耗时）

具体操作：

pycharm=>File=>Settings=>Project PythonFiles=>Project Interpreter=>“小齿轮”=>Add…

至此，跳转到 Add Python Interpreter 界面，下有两种部署环境的方法：

选择添加System Interpreter,使用新环境，地址为anaconda文件夹下tool文件夹中的python.exe
选择添加Conda Environment，使用已存在环境，地址为anaconda文件夹下envs文件夹下tool子文件夹中的python.exe

两种方法区别：

方法1使用的是anaconda自带的base环境
方法2使用的是自己创建的虚拟环境，其具体操作如下

在命令行中：

conda create -n learn python=3
//创建一个名为learn的虚拟环境并指定python环境版本为3
activate learn
//切换至创建的learn虚拟环境，如果不添加参数则会进入base环境
conda install 包名
//进入创建的环境之后，使用该指令安装各种包
conda remove 包名 
//对应install，卸载对应包
conda list
//查看当前已经安装的包

上述过程创建的环境会保存在anaconda=>envs文件夹里

base环境中没有tensorflow包，展现出两种方法的优劣

下面在接着看下PyCharm配置anaconda环境

PyCharm是一款很好用很流行的python编辑器。Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。anaconda自带集成开发环境spyder。有些人不喜欢spyder的风格。个人感觉其提示功能也不及PyCharm。如果能将PyCharm配置anaconda环境，岂不美哉！接下来分享一下个人经验：

安装anaconda和pycharm的过程我就不废话了，比较简单。网上也有很大教程。我安装的PyCharm版本为2017.3.2（社区版）。

再完成两者的安装之后：

第一步，配置anaconda环境变量，在系统环境变量Path添加anacond的安装路径和其子文件夹script和library/bin。我是装在G盘，我的配置是"G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"。

第二步，为PyCharm配置anaconda环境。进入PyCharm，依次点击File->Default Setting->Project Interpreter

点击齿轮选择Add Local

我是选择第三个。之前认为理所当然是第二个，然而搞了半天不知怎么办。点击第三个选项卡，将路径选为anaconda安装路径下的python.exe，确定后成功配置anaconda环境。

之后，在该环境下创建的工程就可以使用anaconda中已有的库了。

总结