anaconda虚拟环境配置以及与pycharm的搭配使用

查看现有虚拟环境列表	conda env list
创建新的虚拟环境	conda create --name tf python=3.6	自定义环境名称：tf   python版本可选；该条指令末尾跟anaconda，可以为新环境配置更多常用库，建议加上；
删除虚拟环境	conda env remove -n tf	删除名为tf的虚拟环境
激活虚拟环境	conda activate tf	切换到名为tf的虚拟环境中，之后便可以使用conda或pip命令，为当前虚拟环境安装各种库
查看当前虚拟环境已安装的库	conda list
退出虚拟环境	conda deactivate	从当前虚拟环境中退出（也可直接关闭命令行）
导出虚拟环境配置	conda env export > d:\environment.yml	将当前虚拟环境的配置以yml格式保存在d盘根目录下
导入虚拟环境配置	conda env create -f d:\environment.yml	以d盘根目录下的yml文件来创建一个相同配置的虚拟环境（用于不同电脑之间；同一台电脑时，请确保yml文件的原环境已经被删除）
克隆虚拟环境	conda create -n tfNew --clone tf	tf为已存在的环境，tfNew为克隆出来的环境；用于需要配置一个类似的环境时使用。

• anaconda的初始的base环境中自带有大量的库，提供了很多用于科学计算的模块，常见的包括numpy、scipy和matplotlib等；但是如果使用conda create --name tf python=3.6 创建出来的环境，只有很少的数个必要的库。想要实现创建虚拟环境时，自带很多常用包，需要在后面加上anaconda；例如 conda create --name tf python=3.6 anaconda

 

• Windows中，anaconda创建的所有虚拟环境，都在D:\anaconda\envs（这是我电脑中的路径）目录下；

 

• 每个虚拟环境所安装的包，都在该环境的Lib\site-packages目录下

 

 

• 在pycharm中使用某个虚拟环境来运行代码
  1. 先用pycharm打开某个项目的文件夹，例如我打开pythonCode文件夹，并新建了一个test.py文件。

此时代码上方显示需要配置解释器，点击它；

如果没有出现，也可以在settings中打开相同界面；

1. 为整个pythonCode项目配置已经创建好的虚拟环境tf。

展开所有解释器；

添加新的解释器；

选择已存在的conda环境，并使之被所有项目可用；

在anaconda文件夹下，找到tf虚拟环境的文件夹，并找到python.exe，选中，点击ok；

 

然后一路ok，出来后先点apply进行应用，再点ok；

完成配置，顺利运行；

• pycharm中也可以非常方便的创建conda的虚拟环境；

settings中找到下图设置；

添加

 

点击ok，即可创建出一个新的虚拟环境pythonCode；

在命令行中可以查看刚才创建的虚拟环境；