Python开发环境搭建+conda管理环境

发布于:2024-11-28 ⋅ 阅读:(55) ⋅ 点赞:(0)

下载Miniconda

推荐从清华镜像下载安装包

Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

打开网页后,下拉到最后找到Miniconda3-latest前缀的文件,或者网页中直接搜索Miniconda3-latest,都可以找到如下图这些安装文件。如果是windows 64位系统,则可以选择下载图中红色框中的安装文件,其它系统可以根据文件名称选择对应的安装文件。

下载完成后,可以拉到桌面

这里单用户和全部用户看个人需求,一般自己用的电脑其实也没有那么多用户,基本就一个,那就选All User

到这里比较值得注意的是,推荐软件应用啥的最好别装到c盘,不方便后续管理,本身c盘也很容易爆红。可以在自己的磁盘分区中格式化一块专门放软件的盘,比如我把E盘当做软件盘,那么默认的安装路径把最前面的C改成E即可,后面的路径推荐按软件写好的来,也是方便以后做项目时遇到比如环境变量设置之类的问题,在网络上找操作指南时根据教程的路径改个盘符就能套用,这是笔者学习过来的经验之谈,可以少走一点弯路..

还有一点需要注意,安装路径最好不要带中文和空格,避免使用时出现一些难以排查的bug!

改成

这里全选也是可以的

等待一下进度条跑完

完成后,默认会是一个py3.12版本的base环境,后续使用conda工具可以根据不同的项目创建适配的py版本和下载依赖包,把一个文件夹作为一个项目的管理单位这样

E盘上就有对应的软件包和安装路径了

这些路径都可以用记事本记录一下,标明对应的软件,后面软件下多了就会感谢自己曾经的一个小小举动

这个conda.exe是实用的工具,后面会常用到

配置环境变量

接下来要配置环境变量,目的之一是与pycharm、vscode等编译器配合使用时,在编译器上下载包时可以按我们指定的路径来下载

打开设置,搜索 环境变量 进入到系统环境变量设置

找到Path,双击点开

按照自己的安装路径,配置上如下两个路径变量

点击确定,到‘环境变量’窗口再次确定,最后到‘系统属性’也确定

验证安装和配置是否成功

win+r打开cmd,输入conda info,反馈如下表明配置成功

同时,应用中会相应多出Anaconda文件夹,里面会有conda的命令行操作器

把创建好的环境对接到编译器

测试和pycharm对接,跑一个简单的程序

打开anaconda prompt,创建一个虚拟环境

先执行conda env list,看一下默认的环境安装在什么路径

conda info,红框中圈出来的地方是后续创建虚拟环境时默认的路径

当然,我们可以自定义后续的虚拟环境的创建路径。在conda安装路径下的第二级目录找到.condarc文件,用文本编辑器打开

按这个格式修改一下文件,保存后退出

重新打开anaconda prompt,输入conda info,可以看到刚才红框里的第一个路径应该变更成我们定义的路径。这里笔者没有修改路径,个人认为只要不在c盘,默认的路径下到3级目录下的envs里也是挺方便管理的

接下来,创建一个虚拟环境

输入conda create -n env_name python=3.9 -y 这个命令指定了python版本为3.9,虚拟环境名称为env_name

可以看到,虚拟环境创建完成,并且在我们定义好的路径下

打开pycharm,对接这个创建好的虚拟环境

这里也是推荐定义好项目路径,将项目创建在自己方便管理的路径上,先默认创建一个项目,创建后再改解析器环境

前面下载conda时规划好路径的好处在这里可以体现,方便查找环境

现在使用的就是刚才创建好的环境env_name了

通过conda命令行下载包,然后在pycharm上测试对接是否符合预期

先在conda命令行上激活环境,进行切换,conda activate env_name

pip list,可以看到现在还没有下载什么库

以下载numpy为例,conda install numpy

在虚拟环境中numpy下载完成

回到pycharm,可以看到numpy可以正常使用

到此,如何使用conda管理python项目环境的教程就结束了,笔者个人的心得是很推荐用conda管理python项目,conda可以对接目前主流的多种编译器,pycharm、vscode都是可以的,后续就可以开始编程之旅!


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