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pycharm配置

下载Pyharm有两种口味:商业和社区。我允许使用商业版version: PyCharm 2021.3.1com/pycharm/download/#section=windows 我们特别报导全球之声在线. com/pycharm/ download/#section=windows。Pycharm 下载的网络 URL安装过程忽略

Pycharm 开发 Python 时可用的选项有关虚拟环境的几句话:选项：

Virtualenv conda

existing interpreterpreviously configured interpreter

virtual environment为了建立自成一体的Python虚拟操作环境,虚拟信封主要解决银行和版本依赖性以及间接许可困难。

安装选项说明

我们正在利用新的环境来建造一个新环境的项目。Pycharm自己的Vievenv一代项目。在工程目录下,您可以创建一个新的 vev 目录。它用来跟踪虚拟 Python 环境。这一地点的所有储油层都可独立于系统部署的python之外运作。

环境已设置, 以使用基数解释器作为默认值 。

inhert global site-packages将全球一揽子方案复制到虚拟环境,创建一个新项目。可以使用基本口译员的第三方图书馆,这需要一些时间复制;如果不选择这一选项,将在基本口译员的基础上组建新的虚拟口译员。

make available to all projects在虚拟环境中安装软件的同时,向全球复印一份。在 Python 环境中的软件包每当目录被装入时都会自动装入 。如果向其它项目提供这种虚拟环境,则在选中后启动新项目时,可以根据当前虚拟环境调整基本口译选项。

全局包的存放位置Python 的 lip- site- packages 子目录虚拟环境包安装位置在相关的项目目录中,在 " 美元环境 " 的子目录中, " ibSite-packages " 。

anaconda

用于科学计算的 Python 分布Anaconda是一个开放源码的 Python 和 R 分布 。在计算机科学领域(数据科学、机器学习、大型数据处理和预测分析),Anaconda致力于改进软件包管理和部署系统。Conda[6]是用于管理Anaconda包件的包件处理系统。Anaconda是该项目的版本,有1 200多万用户使用。此外,Anaconda还为Windows、Linux和Macintosh提供了1 400多个数据科学包。

维基百科被引用。

Anaconda 是一个开放源码 Python 版本,包括若干开放源码数据科学工具,用于数据可视化和数据分析。通过管理工具包、环境开发、Python版本、工作流程简化、安装时自动解析附属包,以及最重要的是虚拟环境隔离,简化工具包的安装、升级和卸载。缓解许多Python版本的共存、转换和不同的第三方货包安装困难

版本分类:个人、商业、团队和企业,除免费个人版本外,所有其他版本都需要购买。由于盒子的大小,可以使用普通尺寸和小型尺寸。通常的包件重500兆克

下载安装

install for:just meall users选择要安装 Anaconda 的用户 。在系统磁盘之外安装磁盘路径。 请注意, 路径中没有空格字符 。Advanced Options：

add anaconda to my PATH environment variable系统环境变量中应添加 aaconda 环境变量。 register anaconda as my default python3.9对 anaconda 使用默认 python3 。 安装时不需要环境 9 。 如果需要, 我们可以稍后将其添加到 pycharm 中 。

Cdvalidate 已成功安装 。

Pandas, numpy, matpoltlib, jupyter, scipy, ipython, nltk, 笔记本, sigit-learn, 海洋出生, xlrd, xlwt.. 是最受欢迎的数据科学内部图书馆。载有这些数据的科学数据库分为四大类:

基础库jupyter pandas numpy scipy 机器学习库keras tensorflow pytorch sikit-learn nltk 可视化库matplotlib seaborn plotly 拓展计算库numba dask pyspark

Cmd检查了Anaconda所有的 Python内核环境。

这不是一个真实的 Python 环境目录 。使用内核. json 文件在资源管理中打开此路径 。argv 命令显示包含真实 Python 虚拟环境的目录 。对口译员的作用应用此路径 。

安娜孔达和康达

Conda是Anaconda的可执行命令,其包件管理和环境管理的基本功能与pip的使用相似,使用户能够生成和安装不同版本的Python并轻松开关。

conda和pip

康达和皮普能够经营毕顿图书馆区别在于 Conda的跨平台语言不受限制。独立创建虚拟环境。Pip几乎安装了来自Pypl的所有Python图书馆;Conda是建立在数据科学生态的基础上的。Conda只能安装数百个由Anaconda支持的数据库。

Ananaconda被Windows设置为青华大学。

创建 conda 配置文件 。.condarc

修改配置文件

清空索引缓存

测试

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