使用 Anaconda 环境在Jupyter和PyCharm 中进行开发

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前言

默认使用的是Windows 系统。

默认安装好了Anaconda，Jupyter，PyCharm等。

一、在特定环境中使用jupyter

在学习和工作中，可能会需要在不同的虚拟环境中工作。在特定环境中进入jupyter基本操作：

1. 列出所有环境

你可以在cmd命令行中，使用以下命令查看系统中所有已创建的 Anaconda 环境及其路径：

   conda info --envs

在列出的环境中，当前激活的环境会用星号（*）标记。

我的截图：

可以看到，我的ml环境路径是：C:\Users\admin.conda\envs\ml\python.exe。

2. 激活环境

在cmd命令行中，使用以下命令来激活特定的 Anaconda 环境：

   conda activate <环境名>

例如：

3. 进入 Jupyter Notebook

在cmd命令行中激活特定环境后，输入 jupyter notebook 命令，可以在该环境中启动 Jupyter Notebook。这样，你的 Notebook 将使用激活的环境中的库和配置。

二、在特定环境中使用pycham

在 PyCharm 中配置并使用 Anaconda 环境，可以按照以下步骤操作：

1. 打开 PyCharm

启动 PyCharm。如果你已经有一个项目，直接打开它；如果没有，创建一个新的项目。

2. 打开设置

在菜单栏中，点击 File（文件），选择 Settings（设置）。

3. 配置项目解释器

在设置窗口中，找到左侧列表中的 Project: <你的项目名> 部分，然后选择 Python Interpreter（Python 解释器）。在右侧的解释器选择框中，点击 ⚙️（齿轮图标），然后选择 Add...（添加…）。

4. 选择 Conda 环境

在弹出的窗口中，选择 Conda Environment（Conda 环境）。然后选择 Existing environment（现有环境），并点击右侧的 ... 按钮，浏览到你的 Anaconda 环境所在路径。

例如，对于 ml 环境，你可以选择：C:\Users\admin.conda\envs\ml\python.exe（这是我的ml路径，在文章开头的列出所有环境部分，有介绍到如何查看环境路径）。

选择该路径后，点击 OK（确定）。

5. 应用设置

返回到项目设置页面，确保你选择的解释器是你所选的 ml 环境。点击 Apply（应用），然后点击 OK（确定）以保存设置。

6. 安装所需库（如果需要）

如果你的 ml 环境中缺少任何必要的库，你可以在 PyCharm 的 terminal(终端) 窗口中使用 pip 或conda命令进行安装。例如，使用以下命令安装常用库：

（1）numpy、pandas 和 scikit-learn 是假设你要安装的三个 Python 库。

conda install numpy pandas scikit-learn

（2）jieba 是假设你要安装的 Python 库。-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是指定使用的镜像源，这里是清华大学的镜像源，它可以加快下载速度，特别是在中国大陆地区。

pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

总结

通过以上步骤，你可以轻松地在Jupyter/PyCharm中使用特定的Anaconda环境，这会使得你的开发过程更加高效和有序。