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1.Python解释器和Pycharm
2.Pycharm里配置Python解释器
3.Python解释器和软件包
4.Pycharm新建项目配置python解释器
4.1.新建项目
4.2.终端管理 Python 虚拟环境的命令
4.3.使用已有的虚拟环境
5.使用conda创建虚拟环境 1.Python解释器和Pycharm Python 解释…目录
1.Python解释器和Pycharm
2.Pycharm里配置Python解释器
3.Python解释器和软件包
4.Pycharm新建项目配置python解释器
4.1.新建项目
4.2.终端管理 Python 虚拟环境的命令
4.3.使用已有的虚拟环境
5.使用conda创建虚拟环境 1.Python解释器和Pycharm Python 解释器 核心功能将 Python 代码转换为机器可执行的指令字节码使代码能够运行。不同版本代表语言特性的迭代更新如 Python 3.8、3.9 等。运行代码的前提必须安装 Python 解释器。 PyCharm 身份集成开发环境IDE提供代码编辑、调试、项目管理等功能。依赖关系PyCharm 本身不能执行代码需依赖外部的 Python 解释器。其他选择编写 Python 代码也可用 VS Code、记事本等工具甚至直接通过命令行运行。 环境变量的作用 将 Python 解释器的安装路径添加到系统的 PATH 中使系统能在任意位置通过命令 python 找到并调用解释器。
2.Pycharm里配置Python解释器
1. 每个 PyCharm 项目有独立的 Python 解释器
在 PyCharm 中每个项目Project默认使用独立的 Python 解释器不会自动继承其他项目的解释器配置。创建新项目时PyCharm 会 优先选择系统默认的 Python 解释器通常是 PATH 环境变量中的第一个 Python。如果未检测到 Python 解释器会提示你手动选择或下载指定版本。
2. 为什么不同项目通常使用不同的解释器
避免依赖冲突不同项目可能依赖不同版本的包如 pytest 6.0 vs pytest 7.0共享同一个解释器可能导致版本冲突。环境隔离例如 项目 A 使用 Python 3.8 Django 3.2项目 B 使用 Python 3.10 Django 4.0 如果共享解释器可能导致包版本不兼容影响项目运行。
3. 如何管理不同项目的解释器
虚拟环境推荐 PyCharm 默认会为每个项目创建独立的虚拟环境如 venv 或 conda隔离依赖。虚拟环境的解释器路径通常位于项目目录下如 项目名/venv/Scripts/python.exe。 手动指定解释器 在 File Settings Project: XXX Python Interpreter 中可选择已有解释器或新建虚拟环境。
3.Python解释器和软件包
我们编写python代码时经常会根据功能需要安装各种软件包比如NumPy、Pandas安装的命令通常是 pip install [包名],比如pip install numpy。pip 是 Python 的包管理工具用于安装和管理第三方库。又有个问题了我们要在哪里执行这个命令呢主要是在命令终端最好在pycharm软件底下的命令终端执行这个命令或者直接搜索包名下载。如下 为什么最好在pycharm里安装软件包呢因为前面解释过项目是独立的 Python 的包如 pytest、numpy 等是安装到特定解释器的 site-packages 目录中的而不是全局共享的。如果在电脑的命令终端cmd安装这些包存储的就是系统变量里的python解释器的site-packages 目录里可能跟你现在项目里用的python解释器不是同一个导致你项目里还是没有这个包。所以说安装的包是跟随你的python解释器的切换了解释器你就得重新安装需要的包了。那比如说我想继续在新项目里使用装过的包但是需要的python解释器又是别的版本的有什么办法继续使用那些包而不用重新装呢 4.Pycharm新建项目配置python解释器
4.1.新建项目 1.位置项目位置 2.每一个项目都需要一个环境 3.位置环境就是管理项目环境包、解释器... 4.基础解释器运行python程序不同项目不同版本 5.继承全局站点包虚拟环境会继承全局 Python 环境中已安装的包。通常不建议勾选以避免依赖冲突。 特性VirtualenvConda系统解释器poetry用途创建独立的 Python 虚拟环境管理 Python 环境 非 Python 依赖如 C/C 库全局 Python 环境所有项目共享依赖隔离✅ 每个环境独立✅ 每个环境独立❌ 所有项目共享包管理工具pipconda支持 Python 非 Python 包pip适用场景纯 Python 项目轻量级隔离数据科学、机器学习依赖复杂库简单脚本、临时测试是否需要额外安装pip install virtualenv需安装 Anaconda/Miniconda系统自带或手动安装 Python预装常用库❌ 需手动安装✅ Anaconda 自带NumPy、Pandas 等❌ 需手动安装环境管理方式virtualenv venv source venv/bin/activateconda create -n myenv conda activate myenv直接使用系统 Python推荐使用一般 Python 开发数据科学、AI 开发不推荐仅临时使用
4.2.终端管理 Python 虚拟环境的命令 操作命令安装 Virtualenvpip install virtualenv创建虚拟环境 virtualenv {名称}默认 Python 版本br virtualenv -p python3.9 venv指定 Python 3.9 激活虚拟环境 Windows: {虚拟环境目录}\Scripts\activate macOS/Linux: source venv/bin/activate 退出虚拟环境deactivate查看已安装包pip list安装包pip install package_name导出依赖pip freeze requirements.txt从依赖文件安装pip install -r requirements.txt删除虚拟环境直接删除 venv 文件夹
点击下方终端默认已经激活了虚拟环境也就是说可以在终端操作程序运行、包安装等等
# 创建并激活虚拟环境
virtualenv 虚拟环境
#source venv/bin/activate # macOS/Linux
虚拟环境\Scripts\activate # Windows# 安装包
pip install numpy pandas# 导出依赖
pip freeze requirements.txt# 退出环境
deactivate 4.3.使用已有的虚拟环境
如果当前项目需要使用之前项目的虚拟环境也可以直接配置解释器 然后选择之前项目的虚拟环境就可以了
这样当前空项目就可以使用之前安装的包不用重新安装 5.使用conda创建虚拟环境
需要安装conda版本 使用conda创建的虚拟环境的目录不在项目底下而是在anaconda安装目录下的envs目录下。
操作命令创建虚拟环境conda create -n myenv python3.9激活环境conda activate myenv退出环境conda deactivate查看所有环境conda env list安装包conda install numpy 或 pip install numpy导出环境配置conda env export environment.yml从 YAML 文件创建环境conda env create -f environment.yml删除环境conda env remove -n myenv
# 创建并激活环境
conda create -n myenv python3.9
conda activate myenv# 安装包conda 或 pip
conda install numpy pandas
pip install matplotlib# 导出环境配置
conda env export environment.yml# 退出环境
conda deactivate# 删除环境
conda env remove -n myenv
