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;

 

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

 

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  • 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。

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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;

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  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;

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添加新的解释器;

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选择已存在的conda环境,并使之被所有项目可用;

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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;

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然后一路ok,出来后先点apply进行应用,再点ok;

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完成配置,顺利运行;

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  • 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;

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添加

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点击ok,即可创建出一个新的虚拟环境pythonCode;

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在命令行中可以查看刚才创建的虚拟环境;

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