首先來明確一下Python、PyCharm和Anaconda的關系
1、Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。
雖然Python3.5自帶了一個解釋器IDLE用來執行.py腳本,但是卻不利于我們書寫調試大量的代碼。常見的是用Notepade++寫完腳本,再用idle來執行,但卻不便于調試。這時候就出現了PyCharm等IDE,來幫助我們調試開發。
2、PyCharm是一種Python IDE,帶有一整套可以幫助用戶在使用Python語言開發時提高其效率的工具,比如調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制。此外,該IDE提供了一些高級功能,以用于支持Django框架下的專業Web開發。
但是Python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包,需要我們用pip來導入這些包才能進行相應運算(在cmd終端輸入:pip install numpy就能安裝numpy包了。)
雖然PyCharm也能自動搜索和下載包,但是但是總是會遇到有些包下載失敗或查詢不到,很不方便,此時就出現了Anaconda大蟒蛇來解決這個問題。
3、Anaconda是一個開源的Python發行版本。其包含了720多個數據科學相關的開源包,在數據可視化、機器學習、深度學習等多方面都有涉及。不僅可以做數據分析,甚至可以用在大數據和人工智能領域。因為包含了大量的科學包,Anaconda 的下載文件比較大(約 531 MB),如果只需要某些包,或者需要節省帶寬或存儲空間,也可以使用Miniconda這個較小的發行版(僅包含conda和 Python)。
Anaconda通過管理工具包、開發環境、Python版本,大大簡化了工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、卸載工具包,而且安裝時能自動安裝相應的依賴包,同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的項目。
也就是說,Anaconda自帶很多Python包,有了Anaconda就不用再對這些包進行安裝了。而且在PyCharm中可以查看這些包,如果需要的包在系統中不存在,也可以很省心的進行包的在線下載,省事省力省心~~
那么如何將Anaconda集成到PyCharm中呢?
(1)安裝Anaconda。
1、進入Anaconda官網下載Anaconda,官網下載地址:https://www.anaconda.com/download/
點擊需要的版本進行下載,我這里選的是Windows版。
可以選擇Python的版本,我這里選的是Python3
2、打開下載的.exe文件來安裝Anaconda,安裝流程如下
注意:這里建議第二個選項不要打鉤(因為我們有可能平時使用的是默認的python.ext,這樣會產生沖突),在需要的時候我們可以在pycharm中找到文件的安裝位置進行添加即可,單擊“Install”,之后便可進行安裝,然后等待安裝完成。
(2)在PyCharm導入Anaconda
打開PyCharm,點擊File -> Settings,如下所示:
打開Project Interpreter頁,
點擊右側,選擇add添加解釋器,如下
添加Anaconda中Python解釋器(Anaconda安裝目錄下的python.exe)
點擊OK,就能看到Settings->Project Interpreter的頁面多了很多包
完成~
(3)在Anaconda中安裝新的Python包
打開“cmd”窗口(快捷鍵win+R,然后輸入“cmd”),將當前目錄定位到anaconda的目錄,記住要定位到其中的Scripts目錄中,我的目錄是“D:\Anaconda3\Scripts”,所以我定位到了這個文件位置。如下圖:
然后就可以使用pip進行安裝了,記住這個pip是anaconda的pip工具(如果你裝過python.exe的話,那么你的用戶目錄中的pip也是可以操作的,不過那里的pip就不是anaconda中的了,所以,請記住一定要切換到這個目錄后進行pip安裝),在這里我是使用了pip install cocos2d的命令進行了“cocos2d”這個包的安裝,之后便是等待安裝完成即可。
部分文章參考自百度百科詞條及以下博客:
https://blog.csdn.net/qq_29883591/article/details/78077244
https://www.jianshu.com/p/df4eee09496d
總結
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原文鏈接:https://blog.csdn.net/qq_18424081/article/details/85856713