Anaconda下载安装/环境配置/Pycharm集成 全过程详细解析
Anaconda下载安装/环境配置/Pycharm集成 全过程详细解析
本文将详细介绍Anaconda的下载安装、环境配置以及如何在Pycharm中集成Anaconda环境。
Anaconda下载安装
Anaconda的下载可以直接前往官网 Download Anaconda Distribution。由于官网是国外网站，下载速度可能会很慢，可以选择国内镜像下载，例如 清华大学开源软件镜像站。
下载完成后得到一个安装包，双击后进入安装程序。在安装选项中，建议选择"All Users"选项，这样可以更便于多用户环境的使用。
在安装过程中，会遇到一个选项 "Register Anaconda3 as the system Python 3.12"。这个选项的意思是将Anaconda的Python版本注册为系统的默认Python版本。也就是说，安装后，当你在命令行中输入python时，系统会优先调用Anaconda中的Python，而不是其他可能已经安装的Python版本。
安装完成后，会显示安装成功的提示信息。
Anaconda环境配置
环境变量配置
安装完成后需要进行环境变量的配置。进入系统环境变量配置页面，点击编辑Path。在Path中添加Anaconda的安装目录路径。由于每个人的安装路径不同，最终配置到环境变量的值也会不同。配置环境变量时只需要使用浏览功能，进入到Anaconda的安装目录中选择三个文件的路径即可。
填写完成后点击确定并应用即可完成环境变量的配置。可以通过以下方式验证：
- 查看conda的版本：
conda --version - 查看conda的信息：
conda info - 查看python的版本是否为conda的默认指定版本：
python --version
镜像源配置
当使用conda环境下载包时，可能出现国外网站速度很慢的情况，此时可以配置镜像源。使用较多的有清华镜像源，针对Anaconda的清华镜像源网站可见：anaconda | 镜像站使用帮助。
下面以清华镜像源的配置为例，进行Anaconda的镜像源配置。首先打开anaconda Prompt，输入以下三条命令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
这两条命令用于将清华大学的 Anaconda 镜像源添加到 Conda 的频道列表中。执行这两条命令后，清华大学的 Anaconda 镜像源将被添加到你的 Conda 配置中。这样，当你使用 Conda 安装或更新包时，Conda 会优先从这些镜像源下载包，而不是默认的官方源。
环境存储位置配置
安装好Anaconda后，会有默认的环境存储路径和默认的包缓存路径。通过conda info命令可以查看到这些信息。环境存储路径和包缓存路径都配置了三条，文件会依次存储在这些目录，其中第一个路径为默认路径。由于有时默认路径会设置在C盘，占用系统盘会使得其容易爆满，所以可以将这些默认路径转移到容量更大的D盘。
在Anaconda Promp使用以下命令进行环境存储位置改变：
conda config --add envs_dirs D:\Environment\anaconda3\envs
需要注意的是，此处选择的路径是用户自定义的路径，而不是默认的C盘路径。执行一次此命令后产生的结果是将这个路径设置为了默认存储路径，取代了最先在C盘的默认存储路径。
如果需要更改包缓存路径，可以使用以下命令：
conda config --add pkgs_dirs D:\Environment\anaconda3\pkgs
配置完成后，再次使用conda info查看当前的存储路径。此时可以尝试新建一个虚拟环境看是否真的生效了，若仍未生效，可以将文件夹的权限修改如下。在目标文件夹中，将Users的权限全部开放，再次尝试后可以成功，pkgs也是同理。
此时两个默认存储路径都设置在了D盘，缓解了C盘的压力。
Anaconda集成Pycharm
下面演示如何在Pycharm中使用Anaconda的虚拟环境。首先用Pycharm打开一个Python项目，进入设置。
在项目中点击添加本地Python解释器。随后选择Conda Environment选项，在Conda Executable中选择到Anaconda3\Library\bin\conda.bat文件，并点击Load Environment，此时便可以加载出当前已经创建好的虚拟环境进行选择。
在Pycharm中配置Conda环境的方式可能因版本不同而有所差异，具体情况具体分析。最后点击OK并Apply这些配置，即可成功在Pycharm中使用conda虚拟环境。