Python Anaconda，为什么要创建虚拟环境，Pycharm使用

开发任务时创建多个项目项目会依赖不同的Python环境。有的用到Python3.6、有的用到Python3.7有的用Pytorch开发、有的TensorFlow开发。不同项目所需版本和依赖放到不同的虚拟环境中让项目不会起冲突。这也是经典的工程化问题AnacondaPycharm关于AnacondaAnaconda 是 Python 科学计算 AI 一站式软件套装自带解释器、包管理、环境管理工具。Anaconda是装环境的工具箱管 Python 各种库不冲突Anaconda是Python开源的发行版本其中包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用conda创建虚拟环境可以在电脑里配置多个Python环境并灵活切换。Pycharm是写代码的编辑器。 Anaconda与Pycharm的区别Anaconda是管理Python的软件而Pycharm就像是一个高级记事本。因此博主在使用Python环境时通常是使用Anaconda创建虚拟环境通过Pycharm使用虚拟环境和编辑程序代码。为什么大家推荐 Anaconda不是因为 PyTorch 必须用它而是因为Anaconda 能创建多个独立环境不同项目用不同 Python / 框架版本不会冲突深度学习库如 CUDA、cudnn用 conda 安装更稳定PyTorch/TensorFlow是AI 算法框架装在 Anaconda 环境里使用不在Anaconda环境也能使用只依赖Python也能用。1.创建虚拟环境conda create --name env_name python3.7 -y其中env_name替换为自己想要的环境名字python3.7表示指定python版本为3.7-y意味着遇到询问直接回复y可不写该参数后面自己选择输入--name可以简写为-n2.进入虚拟环境conda activate env_name3.退出虚拟环境conda deactivate4.查看当前虚拟环境列表conda info -e5.删除虚拟环境conda remove --name env_name --all -y6.克隆虚拟环境conda create --name new_env_name--clone old_env_name # new_env_name 为新环境的名称 # old_env_name 为被克隆的环境名称7.重命名虚拟环境conda rename --name old_name new_name8.查看安装的包conda list9.安装包conda install 包名当然Python自带的pip安装包工具也可以使用pip install 包名10.更新已安装包# 更新env_name下numpy和scipy conda update -n env_name numpy scipy # 更新env_name中所有包 conda update -n env_name --all11.查看conda版本conda --version12.源服务器管理conda config --show-sources # 查看当前使用源 conda config --remove channels 源名称或链接 # 删除指定源 conda config --add channels 源名称或链接 # 添加指定源conda当前的源设置在$HOME/.condarc中可通过文本查看器查看或者使用命令conda config --show-sources查看。国内pip源阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban)http://pypi.douban.com/simple/清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中国科学技术大学http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/# 例如添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/Pycharm使用虚拟环境在Pycharm创建一个项目并且进入到项目中点击左上角文件【File】选择设置【Settings】选择项目解释器【Project Interpreter】右上角齿轮选择添加【Add】进入conda环境【Conda Environment】选择现有环境【Existing environment】中的指定解释器【Interpreter】最后选择确定【Ok】即可完成