Python基础000Anaconda+Pycharm让Python开发直接起飞

Posted 2023-03-02 江湖小张

一、Anaconda

官网：https://www.anaconda.com/

1、概述

Anaconda，中文大蟒蛇， 是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。它可以便捷的获取包并且对包进行管理，同时它也可以对Python的开发环境进行单独管理。

2、特点

安装简单、操作便捷、开源免费、高性能使用Python语言、免费社区支持

3、下载及安装

（1）下载distribution版本（免费）：https://www.anaconda.com/products/distribution

（2）下载完成后，一路执行安装即可，可自行选择安装路径

（3）安装完成后进行环境变量配置（windows环境下）

win+R，输入sysdm.cpl，确定，点击高级，右下角找到系统变量，点击path进行编辑：

把下面三个路径添加进去

• 你Anaconda安装的位置\\anaconda3

• 你Anaconda安装的位置\\anaconda3\\Scripts

• 你Anaconda安装的位置\\anaconda3\\Library\\bin

验证安装

win+R命令，输入cmd 打开终端命令窗口

在终端命令窗口中输入conda，出现以下界面则安装成功

4、conda、pip介绍

4.1conda

4.1.1简介

（1）conda是Anaconda中对包、依赖项和环境的管理工具

（2）可快速安装、运行和升级包及其依赖项

（3）在计算机中可便捷地创建、保存、加载和切换环境

4.1.2使用

（1）打开终端命令窗口win+R， 输入cmd

（2）查看版本

conda --version (-V)
#conda 22.9.0

（3）更新conda至最新版本

conda update conda

执行命令后，conda将会对版本进行比较并列出可以升级的版本。同时，也会告知用户其他相关包也会升级到相应版本。

当较新的版本可以用于升级时，终端会显示 Proceed ([y]/n)? ，此时输入 y 即可进行升级。

（4）查看帮助信息

conda --help（-h）

（5）卸载conda：windows系统直接在安装应用中找到Anaconda卸载即可

4.1.3环境管理

（1）使用conda命令创建、编辑、删除Python开发所依赖的环境以及包、依赖项，均在终端命令窗口中操作（win+R 输入cmd）

（2）创建

conda create -n env_name package_names

env_name:创建的环境名。建议使用英文命名，中间不能空格，可以使用下划线。创建成功后该 环境名将会保存到env文件夹目录下（环境名存在路径取决于你执行create命名时所在的路径，如果你在电脑用户路径下执行操作，环境名则在Users\\XXX.conda\\envs\\；如果在Anaconda Powershell下操作，环境名则在anaconda安装路径下env文件夹中）。

package_names: 安装在环境中的包名。

一般用于指定python版本安装，如 conda create -n python3 python=3.7，即创建一个名为python3的环境，环境中安装python3.7，如不在python后指定安装版本号，Anaconda会根据自身的版本自动选择安装python的版本。

也可以在新创建的环境中创建多个包，则直接在 package_names 后以空格隔开，添加多个包名即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3”的环境，环境中安装版本为3.7的python，同时也安装了numpy和pandas。

（3）激活

conda activate env_name

当成功激活环境之后，在该行行首将以“(env_name)”开头。其中，“env_name”为切换到的环境名。

（4）退出

deactivate

当执行退出当前环境，回到root环境命令后，原本行首以“(env_name)”开头的字符将不再显示

（5）查看环境

conda env list

在conda环境中会存在一个初始的默认环境：base

（6）复制环境

 conda create -n new_env_name -c copied_env_name

copied_env_name ：被复制/克隆环境名。

new_env_name：复制之后新环境的名称。

conda create --name py3 --clone python3 ，即为克隆名为“python3”的环境，克隆后的新环境名为“py3”。此时，环境中将同时存在“python3”和“py3”环境，且两个环境的配置相同。

（7）删除环境

 conda remove -n env_name --all

（8）查看当前环境下安装的包信息

conda list

执行该命令，需要先切换到需要查看的环境下，若不切换，则是查看anaconda下安装的所有包信息。

（9）安装包

 conda install -n env_name package_name 

或者

conda install package_name

env_name：将包安装的指定环境名。

package_name： 要安装的包名。

例如： conda install -n python3 pandas 即在名为“python3”的环境中安装pandas包。

后者需要切换在需要安装包的环境下进行操作

（10）卸载包

a.卸载指定环境中的包

conda remove -n env_name package_name

env_name ：卸载包所在指定环境的名称。

package_name：要卸载包的名称。

例如： conda remove -n python3 pandas 即卸载名为“python3”中的pandas包。

b.卸载当前环境中的包

conda remove package_name

package_name：要卸载包的名称。

执行命令后即在当前环境中卸载指定包。

例如： conda remove pandas 即在当前环境中卸载pandas包。

（11）更新包

a.更新所有包

conda update --all or conda upgrade --all

b.更新指定包

conda update package_names or conda upgrade package_names

4.2 pip

4.2.1简介

pip是python用于安装和管理软件包的包管理器。一般仅用于包的安装、更新与删除，无法对环境进行管理，因此使用pip一般需要在指定的环境中操作。

4.2.2使用

（1）安装：pip一般随Python的安装自动安装，不需要单独去安装。

（2）更新: python -m pip install --upgrade pip

（3）安装包： pip install pandas

（4）卸载包：pip uninstall pandas

注意：pip与conda命令都可以用来安装包，平时随便使用哪个命令都可以，但是conda install无法进行安装时，就可以使用pip进行安装，反之同理。

4.3 conda与pip区别

4.3.1 conda

（1）列出所需其他依赖包。

（2）安装包时自动安装其依赖项。

（3）可以便捷地在包的不同版本中自由切换。

（4）比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。

4.3.2 pip

（1）不一定会展示所需其他依赖包。

（2） 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。

（3）不能创建不同的环境

注意：使用Anaconda后，不要需要再单独安装Python

二、Pycharm

官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/

1、概述

Pycharm是一种Python IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境），带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发是提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、项目管理、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。

2、下载及安装

（1）下载社区版(免费)：https://www.jetbrains.com/pycharm/nextversion/

（2）下载完成后，一路执行安装即可，可自行选择安装路径

3、配置解释器

（1）pycharm可以自己创建解释器，也可以与Anaconda联合使用，直接使用anaconda创建好的解释器（步骤见上文）

（2）菜单栏：File->Settings，找 Project 下的 Project Interpreter，现在显示的是 No interpreter（没有解释器）。点击右侧的配置按钮，选择 Add，打开 Add Python Interpreter 界面。

（4）选择Conda Environment——>Existing environment找到之前创建好的环境即可。

三、结语

1、强烈建议不同的项目开发都创建一个独立的环境，这样管理炒鸡方便。

2、最后，祝大家python开发直接起飞