Pycharm 和虚拟环境的那些事?

news2024/11/16 9:43:46

背景:

我既有 python 又有Anaconda

Pycharm新建虚拟环境:

只说两种方式

通过Virualenv Environment新建:

这里我们勾选上 Make available to all projects ,之后点击🆗

然后可以发现只有非常少的包,因为没有勾选继承编译器的包

创建的虚拟环境一般目录如下：
├── Lib
│ └── site-packages
├── pyvenv.cfg
└── Scripts
├── activate
├── activate.bat
├── Activate.ps1
├── deactivate.bat
├── pip3.23.exe
├── pip3.exe
├── pip.exe
├── python.exe
└── pythonw.exe

去项目中选择新建的环境

这个时候安装包 pip install pandas (注意要重新开一个Terminal,尤其是切换了一次环境)可以发现

打开对应位置的Lib/site-packages文件夹可以发现安装成功了!

这里需要注意的是: 你在Terminal中输入的pip 就是Scripts/ 文件夹下的pip (不是你要继承的那个pip 也不是环境变量里的pip, 而仅仅是你新建环境下的pip)

1.安装包:

!!!!!!!!!!!!此时安装包一律用 pip ,不用conda,因为这个环境不是conda创建的, 你conda 安装的包是直接安装到了conda基础的那个环境(假设你已经安装了conda,并且没有conda新的环境)

换句话说,你的Terminal 实际上帮你执行了 Scripts\activate 你这个环境,你的terminal是在你的虚拟环境里,只有pip 没有conda

2.删除:

删除环境直接把文件夹删除就行.

Conda创建环境:

这个时间比较长,要等很久.

输入相关命令可以发现conda已经安装了些许包:

在Pycharm 中的Terminal 中,也可以发现项目的Terminal是默认进入了新的虚拟环境了的

直接conda install xx 安装的位置是:

\envs\环境名字\Lib\site-packages\

pip install xx 安装位置是:

同上

默认安装包的位置都是Lib\site-packages\

所以

通过上面我们可以得到,以后Conda创建的环境先用conda 再用pip, 与 Virualenv 不同.

安装包:

我觉得这个博主讲的非常好:Python】conda镜像配置，.condarc文件详解，channel镜像文章浏览阅读3w次，点赞56次，收藏204次。安装miniconda即可，Miniconda 安装包可以到下载。.condarc是conda 应用程序的配置文件，在用户家目录（windows：C:\users\username\），用于管理镜像源。_.condarchttps://blog.csdn.net/Code_LT/article/details/134928013

离开进入环境

activate xxx

conda deactivate 只deactivateu是会有点问题的

删除环境

conda remove -n xxxx 删除某个包

conda env remove -n env_name 删除环境

conda常用命令:

# 获取版本号
conda -V

# 获取帮助
conda -h

# 环境管理命令帮助
conda env -h

# 列举所有环境
conda info --env
conda env list

# Python创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=x.x


# 复制某个环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name 
# 彻底删除旧环境，则可以实现重命名环境
conda remove --name old_env_name --all      # 注意：必须在base环境下进行以上操作，否则会出现各种莫名的问题。

# 激活或者切换虚拟环境
Windows: activate your_env_name
Linux:  source activate your_env_nam
 
# 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)
Windows: deactivate  或者 activate root 切回root环境
Linux：source deactivate 

# 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all

# 删除环境钟的某个包
conda remove --name $your_env_name  $package_name 

# 列举包
conda list
conda list -n your_env_name # 列举非当前活跃环境下的所有包

# 安装包
conda install  [package]
conda install -n your_env_name [package] # 安装非当前活跃环境下的包
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.8.0 # 指定版本和channel
# 升级包
conda update [package]      
conda update conda          # 升级conda

# 查找包
conda search -h # 查看search使用帮助信息
conda search tensorflow  # 查看指定包可安装版本信息命令
conda search llama-index --channel conda-forge #指定频道搜索
# 卸载包
conda uninstall [package]   # 卸载xxx文件包

# 清理包
conda clean -p      //删除没有用的包 # 这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方，并删除它们
conda clean -t      //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache

# 分享环境
activate target_env # 进入要分享的环境
conda env export > environment.yml # 当前工作目录下生成一个environment.yml
conda env create -f environment.yml # 拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境