Pycharm下 Anaconda和Conda的使用

NBA Web网站开发的基本框架已经搭好了,但是只有框架,并没有数据内容。
所以我去网上下载了一份1950年开始的球员数据,用于填充内容。
同时,想做一些数据的分析及可视化,所以最近开始看点数据分析的内容。

数据分析的话,就需要用到anaconda和conda了。
就光关于这个anaconda和conda的定义就看了半天。

anaconda其实是一个python的发行版本,里面不光包含了python,还有conda等150个左右包。
也就是说,其实你安装了anaconda以后,你连python都不用安装,就可以。
再说conda,conda环境其实在pycharm里面本身就集成了这个功能,只不过要用conda环境的话,你要自己先手动安装anaconda。
conda的作用是什么呢?其实就是venv+pip的作用,也就是虚拟环境+包管理。

1:安装

首先是下载并安装anaconda


Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第1张图片
下载anaconda

2:Pycharm中配置conda环境

打开pycharm后,点create new project

Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第2张图片
新项目配置界面

看了网上很多教程,都是让直接选existing interpreter的,一直没想明白为什么。不是应该创建新的环境么?其实这和使用venv不一样,使用venv是每次创建一个新的环境,然后各自下载各自需要的包。
而conda强大的地方在于,你可以创建不同版本的环境,但是对于你需要用到的项目来说,你只需要把解释器配置给这个项目就ok。
打个比方,你有一个项目A,你只需要在这个项目的设置里,把解释器设置为conda下的解释器就好,就如上图中的 Existing interpreter中的选项。

3:什么时候需要用到创建新环境?

看下面截图,你可以选择不同版本的python version,对于我们来说意味着什么呢?就是你可以为3.7设置一个解释器,为2.7设置一个解释器。
当你要编写2.7版本python的程序时,即插即用设置成2.7版本的解释器就ok。
如果要编写3.7版本python的程序时,即插即用设置成3.7版本的解释器就ok。

Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第3张图片
可以创建不同版本的conda环境

4:看看使用不同环境产生的不同效果

在settings里面的我们看看不同解释器的效果


Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第4张图片
原来用venv创建的虚拟环境里的python解释器

再看一下如果我们使用conda环境下的解释器,那就已经包含了非常多的包,包括想numpy这样注明的数据分析包。


Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第5张图片
用conda下的解释器

5: 测试是否可以运行

先创建一个空文件夹并取名字 Anaconda Learn


Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第6张图片
创建空文件夹

再将解释器配置为conda环境下的python3.7解释器
然后再创建一个test.py并写入测试程序

import matplotlib
import numpy
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

运行程序test.py看效果

Pycharm下 Anaconda和Conda的使用_第7张图片
成功运行

所以,关于环境的搭建基本就这样搞清楚了。

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