1 Anaconda
Anaconda 和 Conda 是两个相关但不同的概念。
Anaconda 是一个免费且开源的发行版，包含了 Python 和 R 语言的数据科学和机器学习相关的众多包，它包括 Conda、Python、Jupyter Notebook 等多个科学计算和数据科学中常用的应用。
Anaconda 通过预安装大量常用的数据科学和机器学习工具，简化了环境设置过程。
简而言之，Conda 是 Anaconda 中的一个组成部分，专门负责包管理和环境管理。
Anaconda 是一个更大的集成包，旨在为数据科学和机器学习提供一体化的解决方案，其中就包含了 Conda。
1.1 官方网站
Free Download | AnacondaAnaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.https://www.anaconda.com/download#downloads
https://www.anaconda.com/download#downloads
1.2 下载安装
1.3 安装过程
1.4 运行效果
2 pycharm
2.1 下载安装
下载PyCharm：JetBrains为专业开发者提供的Python IDE现在最新版本的 PyCharm，适用于 Windows、macOS 或 Linux。https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/download/?section=windows
这里需要重启电脑
2.2 软件激活
使用下面这个网址激活就行，包含IDEA激活都可以用
IDEA激活码,IDEA激活码2022,IDEA激活码2023,IDEA注册码,IDEA永久破解,Pycharm激活码,Webstorm激活码 - IDEA激活码2022和2023ajihuo.comhttps://www.ajihuo.com/
然后按操作关注他的公众号获取激活码就可以，这里就不详细描述了，这里不永久激活也够用了
3 pycharm中使用Anaconda
3.1 示例项目
这里我们找一个github上的源码项目：https://github.com/modelscope/modelscope-agent
以这个项目为例在pycahrm中去做一下Anaconda的配置
在 PyCharm 窗口的右上角，点击 “File” > “Settings”
选择Add Local Interpreter
配置Conda Excutable
点击Load Environments
点击Apply，然后OK就行
3.2 创建新环境
conda create --name modelscope-agent-py3.11.5
此时在Anaconda中我们可以看到刚才新创建的环境了
3.3 激活新环境
激活modelscope-agent-py3.11.5环境
到这里，我们就基本上算是配置完成了
3.4 安装项目所需的包
requirements.txt 文件通常用于 pip 这个 Python 包管理工具，它包含了一系列的包名和版本号，用于指定 Python 项目的依赖，虽然 Conda 也可以安装许多在 requirements.txt 中列出的包，但并不是所有在 requirements.txt 中的包都在 Conda 的包仓库中可用。
因此，当使用 Conda 环境时，推荐的做法是先尝试使用 Conda 安装尽可能多的依赖，然后对于那些只能通过 pip 安装的包，再使用 pip 安装。
在 Conda 环境中使用 pip 安装 requirements.txt 中的包时，应当这样做：
- 激活你的 Conda 环境
- 确保环境中有
pip - 运行
pip install -r requirements.txt来安装包
这种方式确保了所有依赖都被安装在当前激活的 Conda 环境中，而不会干扰到系统中的其他 Python 环境。
pip install -r requirements.txt
今天就先写到这里哈，相信对于刚接触python的小伙伴还是有一定的实操参考价值的，感谢各位的收藏与关注~_~
