pycharm与anaconda的使⽤
1.anaconda与pycharm的关系
1、python
python⾃⾝缺少numpy、matplotlib、scipy、等⼀系列包，需要我们安装pip来导⼊这些包才能进⾏相应运算（python3.5⾃带了get-pip.py，不需额外下载安装），在cmd终端输⼊：pip install numpy就能安装numpy包了。每次都额外安装所需要的包略⿇烦，这时候我们可以采⽤anaconda了。
2、Anaconda
Anaconda(开源的Python包管理器)是⼀个python发⾏版，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。包含了⼤量的包，使⽤anaconda⽆需再去额外安装所需包。python3.5⾃带了⼀个解释器IDLE⽤来执⾏.py脚本，但是却不利于我们书写调试⼤量的代码。常见的是⽤notepade++写完脚本，再⽤idle来执⾏，但却不便于调试。
包括以下部分：
Anaconda Prompt 是⼀个Anaconda的终端，可以便捷的操作conda环境。pycharm python安装教程
IPython 是⼀个 python 的交互式 shell，⽐默认的python shell 好⽤得多，⽀持变量⾃动补全，⾃动缩进，⽀持 bash shell 命令，内置了许多很有⽤的功能和函数。
Jupyter Notebook 这得从IPython 3.x版本开始说起，这是最后的⼤⼀统版本，包括notebook、qtconsole等等，从IPython 4.0版本开始IPython只集中精⼒做交互式shell，变得轻量化，⽽剩下的notebook格式，qtconsole，和notebook web应⽤等都分离出来统⼀命名为Jupyter。⾄此IPython和Jupyter分家。
Jupyter Qtconsole 调⽤交互式命令台。从IPython 4.0版本开始，很多IPython⼦命令现在变成了Jupyter⼦命令，如ipython notebook现在是jupyter noteboook。
Spyder 是⼀个使⽤Python语⾔的开放源代码跨平台科学运算IDE。Spyder可以跨平台，也可以使⽤附加组件扩充，⾃带交互式⼯具以处理数据。
3、PyCharm
PyCharm是⼀种Python IDE（集成⼯具），带有⼀整套可以帮助⽤户在使⽤Python语⾔开发时提⾼其效率的⼯具，⽐如调试、语法⾼亮、Project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。将anaconda中的集成到pycharm中，便可以在使⽤pycharm的过程中使⽤到所有anaconda的包了。
4、IDE
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集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment ）是⽤于提供程序开发环境的应⽤程序，⼀般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形⽤户界⾯等⼯具。集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、调试功能等⼀体化的开发软件服务套。所有具备这⼀特性的软件或者软件套（组）都可以叫集成开发环境。如微软的Visual Studio系列，Borland的C++ Builder、Delphi系列等。该程序可以独⽴运⾏，也可以和其它程序并⽤。IDE多被⽤于开发HTML应⽤软件。例如，许多⼈在设计⽹站时使⽤IDE（如HomeSite、DreamWeaver等），因为很多项任务会⾃动⽣成。
2.在pycharm中使⽤anaconda的不同环境
总体⽽⾔有两种⽅式进⾏“环境”的管理：
1.在anaconda中提前准备好项⽬所需的环境，然后在pycharm中选择相应环境的解释器；
2.在pycharm中设定新建项⽬时随即⽣成对应的环境。
⽅式⼀：
创建新环境：
可以在Anaconda Prompt中使⽤命令⾏的⽅式创建新的“环境”，也可以在Anaconda Navigator的图形界⾯中点击⿏标创建新的“环境”。Prompt中：conda create --name <env_name> <package_names>
<env_name> 即创建的环境名。建议以英⽂命名，且不加空格，名称两边不加尖括号“<>”。
<package_names> 即安装在环境中的包名。名称两边不加尖括号“<>”。
如果要安装指定的版本号，则只需要在包名后⾯以 = 和版本号的形式执⾏；如果要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，例如
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3.5的python，同时也安装了numpy和pandas。
Navigator中：
在左边列表中点击“Environments”，选择下⽅“create”，输⼊新环境的名字，等待即可。如下图：
可以看到，除了默认的base环境，我⼜新建了两个新的环境，准备好环境后打开pycharm，新建项⽬，
然后选择project interpreter（项⽬解释器），如下图所⽰：
忽略3中显⽰的python解释器，它是⽤python官⽹的安装包安装的，⽽我们需要的是上⼀步新建环境中的解释器。
点击框中的4，出现如下窗⼝，然后按照1、2的顺序点击：
在anaconda安装路径中的envs⽂件夹中可以到所有现有的“环境”，点击去之后，选择即可，最后点击确定。
⽅式⼆：在新建项⽬时随即⽣成新的环境
在pycharm新建项⽬，同上，选择 project interpreter，如下图所⽰：
在4的下拉框中选择conda⽅式，然后pycharm会⾃动检测到location和python version，所以这两项默认就⾏。
最关键的是5，conda executable查了⼀圈都没有⼈特别说明，基本都是使⽤我刚才说的⽅式⼀，⽽且还都是⽤的anaconda默认的base环境。需要说明，这是⼀种⾮常不好的⽅式，因为之所以使⽤anaconda，就是因为它强⼤的环境控制能⼒，可以在不同的环境中使⽤不同版本的包，如果所有项⽬
都直接指定某⼀固定的解释器，那为什么还要折腾anaconda？直接使⽤pip+virtualenv也是同样可以的。⾔归正传，conda executable指的是conda可执⾏⽂件（）的位置，默认情况下为空，如果不指定，则会提⽰conda executable path is empty，需要⼿动选择或者输⼊。如6所⽰。它的位置在anaconda的安装位置的Scripts⽂件夹下，选择之后点击确定即可。
需要注意的是，使⽤⽅式⼆随之创建的新环境的位置同样在anaconda安装路径中的envs⽂件夹下，也同样可以使⽤Anaconda Prompt或者Anaconda Navigator进⾏环境管理和包管理，可以说是⾮常⽅便使⽤了。
两种⽅式区别的浅见：
⽅式⼀：需要提前准备好所需的环境，当项⽬间的包没有⼲扰时，可以复⽤其他项⽬的库，避免每次重新安装
3.为什么说anaconda中新建的环境是虚拟环境？
anaconda所谓的创建虚拟环境其实就是安装了⼀个真实的python环境, 只不过我们可以通过activate,conda等命令去随意的切换我们当前的python环境, ⽤不同版本的解释器和不同的包环境去运⾏python脚本.
4.在pycharm中使⽤anaconda中的库
下载anaconda后会发现它同时下载了许多的库，在spyder中可以正常使⽤，但在pycharm中会发现显⽰没有，⽤pip下载也会显⽰已有，以下是导⼊⽅法：
打开pycharm
然后选择anaconda这个
sql汇率转换公式如果没有，选择右上⾓设置，add，点ok添加(我的已有不能再添加)
改变以后如果没有导⼊所有库，点击右边的anaconda图标（⼀次没有完全导⼊就再点⼀次）
这时这个⽂件就可以使⽤这些库了
powerdesigner视频教程如果还需要别的库，点击右边的加号，搜索下载即可
5.anaconda中的包如何传到pycharm中使⽤?
在pycharm的setting中设置
在project interpreter 中的 existing environment 中选择 anaconda3安装⽬录下的的 就可以了，然后会⾃动加载,!最后形成如图⽚所⽰的样⼦!
6.每次在anaconda中新建⼀个环境，都要重新安装各种库吗？
有的时候我们在使⽤anaconda3 的虚拟环境时，需要配置⼀个类似的环境，重新配置的话太过⿇烦，因此可以复制或克隆⼀个类似的环境，然后再相应的删减或增加依赖的包：
复制或克隆环境：
java string类conda create -n 新环境名称–clone 被克隆环境名称
例如，通过克隆tensorflow2来创建⼀个称为newtensorflow的副本：
windows虚拟机 mac查现有环境
conda info --env
复制环境
有两种办法复制环境：
⼀，在本机上，直接使⽤
conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名
复制既有环境
⼆，如果要复制到其他机器，就要考虑导出当前环境到⽂件，利⽤⽂件再次创建环境
1）导出环境
⾸先激活要导出的环境
conda activate 环境名
导出环境
conda env export > 环境名.yaml
利⽤conda env export 导出的是个yaml格式的⽂件，该⽂件记录了环境名，软件源地址以及安装包列表
2）使⽤yaml配置⽂件创建新环境
conda env create -f 环境名.yaml
在新的机器中可直接执⾏上述命令，⽣成的环境与复制源完全⼀样（包括环境名），如果想在同⼀台机器上复制，需要把yaml⽂件中的环境名修改为⼀个新的名字，否则会冲突。
【注】还有⼀种复制环境的⽅式

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