pycharm与anaconda的使用

1.anaconda与pycharm的关系

一、python

python自身缺乏numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包，须要咱们安装pip来导入这些包才能进行相应运算（python3.5自带了get-pip.py，不需额外下载安装），在cmd终端输入：pip install numpy就能安装numpy包了。每次都额外安装所须要的包略麻烦，这时候咱们能够采用anaconda了。

二、Anaconda

Anaconda(开源的Python包管理器)是一个python发行版，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。包含了大量的包，使用anaconda无需再去额外安装所需包。python3.5自带了一个解释器IDLE用来执行.py脚本，可是却不利于咱们书写调试大量的代码。常见的是用notepade++写完脚本，再用idle来执行，但却不便于调试。

包括如下部分：

Anaconda Prompt 是一个Anaconda的终端，能够便捷的操做conda环境。

IPython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多颇有用的功能和函数。

Jupyter Notebook 这得从IPython 3.x版本开始提及，这是最后的大一统版本，包括notebook、qtconsole等等，从IPython 4.0版本开始IPython只集中精力作交互式shell，变得轻量化，而剩下的notebook格式，qtconsole，和notebook web应用等都分离出来统一命名为Jupyter。至此IPython和Jupyter分家。

Jupyter Qtconsole 调用交互式命令台。从IPython 4.0版本开始，不少IPython子命令如今变成了Jupyter子命令，如ipython notebook如今是jupyter noteboook。

Spyder 是一个使用Python语言的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder能够跨平台，也可使用附加组件扩充，自带交互式工具以处理数据。

三、PyCharm

PyCharm是一种Python IDE（集成工具），带有一整套能够帮助用户在使用Python语言开发时提升其效率的工具，好比调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。将anaconda中的python.exe集成到pycharm中，即可以在使用pycharm的过程当中使用到全部anaconda的包了。

四、IDE

集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是用于提供程序开发环境的应用程序，通常包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面等工具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等一体化的开发软件服务套。全部具有这一特性的软件或者软件套（组）均可以叫集成开发环境。如微软的Visual Studio系列，Borland的C++ Builder、Delphi系列等。该程序能够独立运行，也能够和其它程序并用。IDE多被用于开发HTML应用软件。例如，许多人在设计网站时使用IDE（如HomeSite、DreamWeaver等），由于不少项任务会自动生成。

发行版由我的，松散组织的团队，以及商业机构和志愿者组织编写。它们一般包括了其余的系统软件和应用软件，以及一个用来简化系统初始安装的安装工具，和让软件安装升级的集成管理器。
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2.在pycharm中使用anaconda的不一样环境

整体而言有两种方式进行“环境”的管理：

1.在anaconda中提早准备好项目所需的环境，而后在pycharm中选择相应环境的解释器；

2.在pycharm中设定新建项目时随即生成对应的环境。

方式一：

           建立新环境：

能够在Anaconda Prompt中使用命令行的方式建立新的“环境”，也能够在Anaconda Navigator的图形界面中点击鼠标建立新的“环境”。

Prompt中：conda create --name <env_name> <package_names>

        <env_name> 即建立的环境名。建议以英文命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。

                   <package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。

                  若是要安装指定的版本号，则只须要在包名后面以 = 和版本号的形式执行；若是要在新建立的环境中建立多个包，则直接在 <package_names> 后以空格隔开，添加多个包名便可，例如

conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas

 

        即建立一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。

Navigator中：

在左边列表中点击“Environments”，选择下方“create”，输入新环境的名字，等待便可。以下图：

 

 

能够看到，除了默认的base环境，我又新建了两个新的环境，准备好环境后打开pycharm，新建项目，而后选择project interpreter（项目解释器），以下图所示：

忽略3中显示的python解释器，它是用python官网的安装包安装的，而咱们须要的是上一步新建环境中的解释器。

 

 

 点击框中的4，出现以下窗口，而后按照一、2的顺序点击：

 

 

在anaconda安装路径中的envs文件夹中能够找到全部现有的“环境”，点击去以后，选择python.exe便可，最后点击肯定。

方式二：在新建项目时随即生成新的环境

在pycharm新建项目，同上，选择 project interpreter，以下图所示：

 

 

 在4的下拉框中选择conda方式，而后pycharm会自动检测到location和python version，因此这两项默认就行。

最关键的是5，conda executable查了一圈都没有人特别说明，基本都是使用我刚才说的方式一，并且还都是用的anaconda默认的base环境。须要说明，这是一种很是很差的方式，由于之因此使用anaconda，就是由于它强大的环境控制能力，能够在不一样的环境中使用不一样版本的包，若是全部项目都直接指定某一固定的解释器，那为何还要折腾anaconda？直接使用pip+virtualenv也是一样能够的。言归正传，conda executable指的是conda可执行文件（conda.exe）的位置，默认状况下为空，若是不指定，则会提示conda executable path is empty，须要手动选择或者输入。如6所示。它的位置在anaconda的安装位置的Scripts文件夹下，选择以后点击肯定便可。

须要注意的是，使用方式二随之建立的新环境的位置一样在anaconda安装路径中的envs文件夹下，也一样可使用Anaconda Prompt或者Anaconda Navigator进行环境管理和包管理，能够说是很是方便使用了。

两种方式区别的浅见：

方式一：须要提早准备好所需的环境，当项目间的包没有干扰时，能够复用其余项目的库，避免每次从新安装

方式二：每次都会生成独立的环境，不会对其余的项目形成干扰，可是每次建立项目时都会耗费较长的时间
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3.为何说anaconda中新建的环境是虚拟环境？

anaconda所谓的建立虚拟环境其实就是安装了一个真实的python环境, 只不过咱们能够经过activate,conda等命令去随意的切换咱们当前的python环境, 用不一样版本的解释器和不一样的包环境去运行python脚本.

 

4.在pycharm中使用anaconda中的库

下载anaconda后会发现它同时下载了许多的库，在spyder中能够正常使用，但在pycharm中会发现显示没有，用pip下载也会显示已有，如下是导入方法：

打开pycharm

 

 而后选择anaconda这个

 

 

若是没有，选择右上角设置，add,点ok添加(个人已有不能再添加)

 

 改变之后若是没有导入全部库，点击右边的anaconda图标（一次没有彻底导入就再点一次）

 

 

这时这个文件就可使用这些库了
若是还须要别的库，点击右边的加号，搜索下载便可

这个方法一样适用于引进别的库（好比pip下载的库）
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5.anaconda中的包如何传到pycharm中使用?

在pycharm的setting中设置

在project interpreter 中的 existing environment 中选择 anaconda3安装目录下的的 python.exe 就能够了,而后会自动加载,!最后造成如图片所示的样子!

转载于:https://www.cnblogs.com/xuying-fall/p/8298923.html

 

6.每次在anaconda中新建一个环境，都要从新安装各类库吗？

有的时候咱们在使用anaconda3 的虚拟环境时，须要配置一个相似的环境，从新配置的话太过麻烦，所以能够复制或克隆一个相似的环境，而后再相应的删减或增长依赖的包：

复制或克隆环境：

conda create -n 新环境名称–clone 被克隆环境名称

例如，经过克隆tensorflow2来建立一个称为newtensorflow的副本：

conda create -n newtensorflow–clone tensorflow2
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查现有环境 
conda info --env

复制环境
有两种办法复制环境：

一，在本机上，直接使用

conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名

复制既有环境

二，若是要复制到其余机器，就要考虑导出当前环境到文件，利用文件再次建立环境

1） 导出环境

首先激活要导出的环境

conda activate 环境名 

导出环境

conda env export > 环境名.yaml
利用conda env export 导出的是个yaml格式的文件，该文件记录了环境名，软件源地址以及安装包列表
2） 使用yaml配置文件建立新环境

conda env create -f 环境名.yaml
在新的机器中可直接执行上述命令，生成的环境与复制源彻底同样（包括环境名），若是想在同一台机器上复制，须要把yaml文件中的环境名修改成一个新的名字，不然会冲突。
【注】还有一种复制环境的方式

conda list --explicit > env.txt
conda create -n newenv -f env.txt
这种方式只能复制环境中以conda install安装的包，不能复制pip install安装的包，所以不建议使用。
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7.既然在anaconda中能够新建各类python版本的环境，那为何还有anaconda2&3的区别呢？

 暂时不是很了解2与3的区别，可是这不是当前我应该关注的问题，多敲代码更实在。