Anaconda安装并创建虚拟环境给pycharm使用

时间:2024-10-02 07:06:22

本文将讲解Anaconda的安装和使用,同时创建虚拟环境给pycharm使用和pycharm2019.3.1中的jupyter notebook的使用

Anaconda是用来干什么的

anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件,在里面会帮你安装好用于科学计算分析等的包,可以省去一个个包自己安装的过程,同时在安装的过程中会帮你搜索相关的前置包,一次性下载。

Anaconda安装过程

因为我用的是win10,所以介绍的也是windows的安装过程。下载网址:Anaconda下载网站,选择windows,我下的是python3.7如果你要用tensorflow2.0得下这个才行。
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安装过程

安装过程很简单,唯一需要注意的就是下图这个位置。

第一个选项框的意思是添加anaconda到电脑的path中,添加了这个后在终端中就可以调用conda了,同时电脑python的默认路径会被修改成anaconda里的。因为我的电脑已经装过python了我只是想用anaconda,所以我没勾选,如果没勾选在后面我也会讲该怎么手动添加。
第二个选项框是python使用默认的3.7版本

怎么选自己结合电脑的情况决定。两个都选是最简单的一条龙服务解决。进入安装过程了后请耐心等待,需要花点时间,毕竟有两个多G的包要安装进去
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使用Anaconda

打开终端输入conda --version一方面看自己的版本,一方面看自己的Anaconda是否可以使用,如果你在前面的安装过程中没有选第一个。不用急,手动添加path即可
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手动添加path

首先进入系统\选高级设置\高级\环境变量,选Path,进行编辑,添加一个路径,选择安装路径下的Scripts文件即可
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添加完了后,conda命令就可以使用了。

Anaconda创建虚拟环境和常用命令

安装完后其实使用anaconda powershell(我有两个是因为我已经创建过一个虚拟环境)来使用命令会更好,但我就用终端先演示下
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先用下面这个conda env list命令,这个命令是查看已经有什么虚拟环境了

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base是默认Anaconda创建给你的。
在运行下conda list列出环境装好的包,默认是base的包,进入虚拟环境后,显示的就是这个环境里的包了
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接下来开始创建一个新的环境

使用命令:

//以your_env_name为名字创建一个虚拟环境,这个创建起来进入环境
//运行conda list会发现是一个空环境,除了python其他包是没有的
conda create --name your_env_name 

//创建一个新环境想克隆一部分旧的环境,因为我创建一个虚拟环境是担心主环境被弄坏
//重新开始很麻烦,所以我是想克隆一个新的bash,所以我运行的是下面这个命令以base为基础创建了一个新的环境
conda create -n your_env_name --clone oldname
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//运用下面的命令,将your_env_name改成自己的环境名就可以进入虚拟环境中
activate your_env_name

//退出当前环境
deactivate
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运行activate fuyun结果如下图
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到此如果顺利的话你的虚拟环境已经被创建好了,我们先关闭终端,打开anaconda powershell这个终端来执行接下来的命令
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打开如下,用这个终端会直接进入环境中,同时命令会带一些样式,看着挺爽的
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修改源成为清华源(默认可能会比较慢,尤其是像下载tensorflow这种打包的时候,建议修改)

conda config --add channels /anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels /anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes 在包后面显示来源
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使用上面的命令添加清华源,这个我也是从别的文章看来的,最后一个来源我的好像没显示。也可以通过清华Anaconda的文档
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按上面的来做配置文件。
配置完了后我们来下载tensorflow
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通过中会提示你是否安装,输入y确认即可
下载完后想确认,在conda list后添加想查看的包即可
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让pycharm使用Anaconda的虚拟环境

打开Settings是设置当前项目的配置。后面的Other Settings里的Settins for New Projects里面给以后的项目也配置
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无论你打开的是那个,都选择Project Interpreter即可
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点击小齿轮,选Add
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步骤图片里写了,找到后,点Ok就会导入成功了
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到此你的pycharm已经使用Anaconda创建的虚拟环境了

最后讲下pycharm里的jupyter notebook

pycharm2019.3.1对Jupyter notebook有了更好的支持和更多的按钮

jupyter notebook用于什么

简单点说jupyter notebook和普通py文件的区别在于,它是以单元格的形式执行代码,而不是以文件为主题,这样就可以在前面执行了的情况下,反复修改和执行后面的查看变化,同时结果也是采用对应单元格的形式便于查看,在数据分析时用起来会发出的爽。

创建jupyter notebook的.ipynb文件

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如上创建后如下图
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打开,你们的界面在localhost:8888这里会不一样,接下来让我们对pycharm里的jupyter notebook进行配置
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一个很简单的python代码点击运行按钮会发现出错,这是因为没打开服务,真正的jupyter notebook是一个基于页面的代码IDE
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点小灯泡,选开始服务,这里的原理是在终端里运行了jupyter notebook,把终端输出的信息转到了jupyter的控制台里
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点击控制台里的地址会前往真正的Jupyter notebook的网址
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我们就不用这个了,用这个的话,代码自动提示和补全比不上pycharm
先说下jupyter notebook常用的快捷键,ctrl+回车执行当前代码块,shift+回车执行当前代码块并转入下一个代码块
然后回到pycharm使用ctrl+回车你会发现没有反应(我的没有可能和我设置登录notebook的密码有关,你们的可能会有)因为Pycharm对jupyter notebook采用的是自动连接的方式,所以会存在可能自动连不上的情况。没事我们手动也行。
首先将控制台里的http://localhost:8888/ 这个复制过来,再按下图点击修改配置
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在Configured Server这个将地址贴上去,token不管是系统自动加的,点击OK
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这个地方是python的内核我这个有一个fuyun是因为我配置了一个内核,可不配用默认也行。
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使用ctrl+回车结果如下,右边会显示左边的输出结果
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如果要配置jupyter notebook内核

进入你所要创建kernel的环境中运行下面的命令XXXX处输入自己想要的名字

python -m ipykernel install --name XXXX
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