Python PyCharm Windows 开发环境搭建

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说明

先说结论,常规的 Python 环境有如下3种,我们只推荐使用 Conda 环境. 使用 Conda 环境则无需安装基础环境

• 基础环境: 直接从 Python 官网下载安装包后安装,配置环境变量,这种方式创建的就是基础环境
• 虚拟环境: 虚拟环境通常基于基础环境来创建,会继承基础环境的 Python 版本和库,虚拟环境间第三方库相互隔离
• Conda: 一个开源的 环境和包管理系统,它可以创建并管理完全隔离的不同版本的 python 环境,包括基本库和第三方库,包括各种依赖,用了它就不必再安装基础环境了

为什么需要环境隔离?

Python 基础环境下,不同的依赖只能存在一个版本,而不同的项目可能依赖了同一个包的不同版本,这样的项目就可能无法在同一个 python 基础环境下运行. 基于基础环境创建的虚拟环境是相互隔离的,第三方依赖包可根据项目要求自行下载,不同项目运行在不同的虚拟环境几下就可以避免依赖冲突等问题

为什么不借鉴 java maven 的依赖管理理念,从而彻底告别虚拟环境,告别空间浪费

虚拟环境管理工具

• virtualenv:
• venv: python 3.3 起自带的虚拟环境管理工具
• pipenv:
• virtualenvwrapper:
• virtualenvwrapper-win:
• virtualenv-burrito:
• autoenv:
• pyvenv:
• pyenv:
• …

Conda

Conda
Conda
Miniconda
Anaconda

Conda 是一个开源的 环境和包管理系统,也可以创建并管理某 python 版本的完全隔离的虚拟环境,用了它就不必再安装基础环境了

默认配置下,Conda 可以安装和管理由 Anaconda® 构建、审查和维护的数千个包。版本通常低于最新版

• Anaconda: Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了 Conda、Python、众多数据科学和机器学习相关的包、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
• Miniconda: Miniconda 是一个免费的 conda 最小安装程序。 它是 Anaconda 的一个小型引导版本，仅包含 Conda、Python、它们所依赖的包以及少量其他有用的包，包括 pip、zlib 和其他一些包。
• Anaconda Navigator: Anaconda 的 GUI 管理工具

基础环境搭建

Python 官网
Python Windows 下载

到官网找到 Windows 最新版下载并安装

pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。

什么是 Python Launcher？

python 安装程序会自动在 path 环境变量中添加这两条目录

目录结构说明

vc dll 结构体_python的安装目录结构

• python.exe: python 解释器,运行时会弹出控制台窗口
• pythonw.exe: 无窗口的python可执行程序,代码在后台运行
• DLLs: 包含 python 的 *.pyd(Python动态模块)文件与几个Windows的 *.dll(动态链接库)文件
  pyd 文件是由 D 语言编写的一种 dll 文件,可以保护 python 文件的源码不被暴露
• Doc: 帮助文档
• include: python 的 C 语言接口头文件(.h结尾),当在 C 程序中集成 python 时,会用到这个目录下的头文件
  C语言中,后缀为 .h 的文件是头文件， 内含函数声明、宏定义、结构体定义等内容。 后缀为 .c 的文件是源文件， 内含函数实现，变量定义等内容。 为什么要有头文件？ C/C++编译的时候先扫描整个文件有没有语法错误， 然后将C语句转化为汇编， 当碰到不认识的变量、类、函数、对象的命名时， 首先查找它有没有声明， 如果没有声明直接报错， 如果有，则根据对应的定义空出一定的存储空间并进行相关的指令转化。
• Lib: python 自带的标准库/包/测试套件等
• Lib/site-packages: 存放安装的第三方库,pip install 安装的第三方库就放在这里
• libs: python 的 C 语言接口库文件
• Scripts: 脚本文件,如 pip.exe 包管理器等
• tcl: python 与 TCL 的结合
• Tools: 一些工具

Miniconda 环境搭建

Miniconda

红字提示内容: 不推荐 勾选 添加环境变量,因为可能会导致因路径被添加到靠前的位置而造成问题. 如果是首次安装 python 相关环境,可以选择添加到环境变量选项,如果已经有在用的其他配置了 PATH 的 Conda 或者 Python 则不建议

确实在用户环境变量 PATH 里加了很多目录,查看这些目录下都有哪些 exe,根目录下有 python.exe

使用方式

安装完成后,从开始菜单中找到并打开 [Anaconda Prompt],运行 [conda list] 命令,如果正确安装,则会出现已安装的包列表

常用命令

Command reference
conda常用命令:安装，更新，创建，激活，关闭，查看，卸载，删除，清理，重命名，换源，问题
Anaconda /Miniconda 常用命令CONDA集合

查看帮助

conda -h
conda --help
conda install -h
conda install --help
conda env -h

查看信息

conda info # 包含 conda,python,pip 等,还有当前在 conda 命令行中激活的环境

列出环境

conda env list
conda info -e

新安装的 Conda 只有 base 基础环境,自带一个 python.exe,没有虚拟环境,虚拟环境需要自行创建

配置源

windows环境下conda更换为国内清华镜像源

编辑用户目录下的 .condarc 文件即可更换 conda 默认源。

# Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，需要先执行如下命令，生成该文件后再修改。C:\Users\用户名\.condarc
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

修改文件内容

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - defaults
show_channel_urls: true

运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

运行 conda config --show 确认源信息

虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -h
conda create -n test
conda create -n test2 python=3.8
conda create -n test3 python=3.10.7 # 貌似不能下 Anaconda 库中没有的 python 版本,表现就是转圈很久
conda create -p C:\mrathena\develop\workspace\pycharm\yolov5-6.2\venv
# 查看环境包
conda list # 查看当前激活环境的包,默认激活的是 base 基础环境
conda list -n test # 查看指定虚拟环境的包
# 激活虚拟环境
conda activate test
conda activate C:\mrathena\develop\workspace\pycharm\yolov5-6.2\venv
# 反激活
conda deactivate # 退出虚拟环境,重新激活 base 基础环境
# 删除虚拟环境
conda remove -n test --all
conda remove -p C:\mrathena\develop\workspace\pycharm\yolov5-6.2\venv --all

如果报错如下,检查是否有开代理工具,关闭代理,重开工具就可以了

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION Failed for url <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/current_repodata.json>

创建虚拟环境的注意点

创建虚拟环境时,一定要指定一个不同于 base python 版本的 python 版本

不然的话,新的虚拟环境基本等同于没有创建,只是引用了 base 环境,执行 pip install 会污染 base 环境,真是恶心

创建了一个不同于 base python 版本的虚拟环境后,在虚拟环境中会实打实包含类似 base 的目录结构,也包含对应的 pip.exe,这时候再执行 pip install 就不会影响到 base 环境了

创建虚拟环境时,可以选择 -n / -p 两种方式来确认虚拟环境目录的位置

• -n: 虚拟环境保存在 conda/envs 目录下,激活环境时通过名字激活
• -p: 可自行指定任意目录,但激活环境时需要使用该目录激活(conda activate path),比较麻烦

IDE PyCharm

安装

官网
官方全版本下载

pycharm-professional-2021.2.4.exe

以下选项自选

• Create Desktop Shortcut,64-bit launcher,创建64位启动器的桌面快捷方式,非常建议
• Update context menu,Add “Open Folder as Project”,在上下文菜单(文件夹右键)添加"以项目的方式打开该文件夹"选项,不选
• Create Associations,.py,创建 .py 文件的关联,默认使用 PyCharm 打开 .py 文件,可选,通常不选
• Download and install JRE x86 by JetBrains,下载 JRE? 不确定做什么,不选
• Update PATH variable(restart needed),Add “bin” folder to the PATH,更新 PATH 环境变量,将启动器目录添加到 PATH,不选

设置

• File | Settings | Appearance & Behavior | System Settings - Project
  • 取消勾选 Reopen projects on startup
  • Open project in 选择 New Window
  • Default project directory 选择为 CLion 分配的工作空间目录,如 C:\mrathena\develop\workspace\pycharm
• File | Settings | Editor | General | Code Completion
  • 取消勾选 Match case
• File | Settings | Editor | General | Editor Tabs
  • Appearance - Tab placement 选 Left
  • Closing Policy - Tab limit 填 100
• File | Settings | Editor | Font
  • Font 选 Courier New
  • Size 填 16
• File | Settings | Editor | File Encodings
  • Global Encoding 选 UTF-8
  • Project Encoding 选 UTF-8
  • Properties Files (*.properties) - Default encoding for properties files 选 UTF-8

插件

• Manage Plugin Repositories 添加知了插件源 plugins.zhile.io
• IDE Eval Reset,2021.3 起不再可用
• Chinese (Simplified) Language Pack / 中文语言包
• Translation,划词翻译
• CodeGlance2,代码地图

使用

pycharm的virtualenv、pipenv、conda详解

创建工程时,解释器(python.exe)的选择有两种

• 创建新的环境,使用 Conda,相当于 -p 参数创建的虚拟环境,conda env list 可以看到该环境

  

• 使用已有环境,选一个就好,也可以先在 cmd 里创建好环境,创建工程时在这里选对应环境,不存在的添加一下(选择 Conda Environment,找到对应 Conda 环境目录中的 python.exe)

  

打开工程时,同样需要选择解释器,注意同样使用 Conda 工具,创建新的或使用老的

寻找模块文档

Pypi

在官网输入包名,找到包,点进去,里面一般都会有项目说明,GitHub,文档等内容

测试