一步一步搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda

介绍

Pycharm 是目前主流的 Python 开发集成开发环境，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

总的来说，Pycharm 大大提高了编写 Python 时的效率和体验，用了之后就很难离开它了。

Anaconda 是主要针对 Python 的常用数据科学整合包。重要的是，包含 Python 包管理软件 conda，它可以安装，更新，删除，解决包依赖关系的包管理功能。同时，conda拥有环境管理功能，能创建项目独立运行环境， 使各项目间包环境和版本互不冲突和影响。

总之，Anaconda 就是我们在使用 Python 时的管家，一切麻烦事扔给他，我们只要关注项目本身就行。

安装 Pycharm

1.网址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

• Professional：收费，专业版会提供扩展，比如远程调试，插件支持，版本控制等
• Community：免费，会包含常用的基础功能

这里选择专业版为例，可以先试用30天。有的学校会购买，可以咨询下学校图书馆或计算机学院。也可以去官网购买，当然网上有许多方法可以获得，可以自行搜索。

2.开始安装

3.选择安装位置，Next

4.可以根据需要来选择配置，建议全选

5.安装

6.安装完成后，点击刚刚在桌面上的快捷方式

7.同意协议

8.数据是否分享，根据情况来看

9.选择主题，我这里选择浅色

10.根据需要安装插件

• IdeaVim：vim是Linux系统常用的编辑器，如果之前已经习惯用vim，可以安装
• R：统计学编程语言，因为我学习生物信息的原因，这里选择安装
• AWS Tookit：是亚马逊云服务的扩增

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因为这里安装的是专业版，可以先选择试用。点击Evaluate

安装 Anaconda

1.根据系统选择合适的安装包，这里建议选择 Python 3.7 版本下载

https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

2.安装

2.同意协议

3.Next

4.选择安装路径

这里路径最后放在非系统盘，后续anaconda的操作会占用硬盘空间

我平时会为每种语言建立独立的安装目录，工作目录。这样的好处是在版本更新，和项目依赖关系清晰，后续更新也方便。

4.开始安装

5.Next

6.Next

7.安装完成

配置

1.第一次进入Pycharm，先新建项目，进入配置界面

2.配置 Python 解释器

这里1配置项目存放目录，该目录与 Anaconda 在同一目录下

3.切换到 Conda Environment ，找到我们刚刚安装 anaconda 的目录并设置，同时勾选为所有项目应用该配置

4.配置完成后，解释器被 pycharm 识别，点击创建

5.第一次创建项目，Pycharm 有初始化工作要做，耐心等待即可

使用

0.工作区介绍

1.右键项目名，新建 Python 脚本

2.输入名字，注意这里不需要添加 .py后缀，回车后创建

3.编写脚本

print("Hello world!")

4.右键脚本名，运行，测试配置是否成功

5.在下面会输出结果

其他使用技巧

Pycharm 中安装及使用 Jupyter （图文详解）

如何在 Pycharm 中高效使用 R 语言 （图文详解）