使用 Anaconda 环境在Jupyter和PyCharm 中进行开发
目录
前言
一、在特定环境中使用jupyter
1. 列出所有环境
2. 激活环境
3. 进入 Jupyter Notebook
二、在特定环境中使用pycham
1. 打开 PyCharm
2. 打开设置
3. 配置项目解释器
4. 选择 Conda 环境
5. 应用设置
6. 安装所需库（如果需要）
总结
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前言
默认使用的是Windows 系统。
默认安装好了Anaconda，Jupyter，PyCharm等。
一、在特定环境中使用jupyter
在学习和工作中，可能会需要在不同的虚拟环境中工作。在特定环境中进入jupyter基本操作：
1. 列出所有环境
你可以在cmd命令行中，使用以下命令查看系统中所有已创建的 Anaconda 环境及其路径：
conda info --envs在列出的环境中，当前激活的环境会用星号（*）标记。
我的截图：
可以看到，我的ml环境路径是：C:\Users\admin\.conda\envs\ml\python.exe。
2. 激活环境
在cmd命令行中，使用以下命令来激活特定的 Anaconda 环境：
conda activate <环境名>例如：
3. 进入 Jupyter Notebook
在cmd命令行中激活特定环境后，输入 `jupyter notebook` 命令，可以在该环境中启动 Jupyter Notebook。这样，你的 Notebook 将使用激活的环境中的库和配置。
二、在特定环境中使用pycham
在 PyCharm 中配置并使用 Anaconda 环境，可以按照以下步骤操作：
1. 打开 PyCharm
启动 PyCharm。如果你已经有一个项目，直接打开它；如果没有，创建一个新的项目。
2. 打开设置
在菜单栏中，点击 `File`（文件），选择 `Settings`（设置）。
3. 配置项目解释器
在设置窗口中，找到左侧列表中的 `Project: <你的项目名>` 部分，然后选择 `Python Interpreter`（Python 解释器）。在右侧的解释器选择框中，点击 ⚙️（齿轮图标），然后选择 `Add...`（添加…）。
4. 选择 Conda 环境
在弹出的窗口中，选择 `Conda Environment`（Conda 环境）。然后选择 `Existing environment`（现有环境），并点击右侧的 `...` 按钮，浏览到你的 Anaconda 环境所在路径。
例如，对于 `ml` 环境，你可以选择：C:\Users\admin\.conda\envs\ml\python.exe（这是我的ml路径，在文章开头的列出所有环境部分，有介绍到如何查看环境路径）。
选择该路径后，点击 `OK`（确定）。
5. 应用设置
返回到项目设置页面，确保你选择的解释器是你所选的 `ml` 环境。点击 `Apply`（应用），然后点击 `OK`（确定）以保存设置。
6. 安装所需库（如果需要）
如果你的 `ml` 环境中缺少任何必要的库，你可以在 PyCharm 的 terminal(终端) 窗口中使用 `pip` 或`conda`命令进行安装。例如，使用以下命令安装常用库：
（1）numpy、pandas 和 scikit-learn 是假设你要安装的三个 Python 库。
conda install numpy pandas scikit-learn（2）jieba 是假设你要安装的 Python 库。-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是指定使用的镜像源，这里是清华大学的镜像源，它可以加快下载速度，特别是在中国大陆地区。
pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple总结
通过以上步骤，你可以轻松地在Jupyter/PyCharm中使用特定的Anaconda环境，这会使得你的开发过程更加高效和有序。