pycharm opencv安装,虚拟机安装pycharm
文章目录皮查姆使用虚拟环境和康达维尔图瓦伦环境参考文档配置虚拟环境新建项目在虚拟环境中工作对应命令康达环境参考文档安装米尼康达或蟒蛇使用国内康达镜像配置康达环境：新建项目在康达环境中工作对应命令比较康达和点小结
皮查姆使用虚拟环境和康达
皮查姆支持以下四种计算机编程语言解释器：
虚拟环境康达环境系统解释器Pipenv环境其中系统解释程序就是默认的全局计算机编程语言环境，直接在全局计算机编程语言环境上安装依赖包不是一个好的做法。
Pipenv环境和虚拟环境类似，因此本文只介绍在皮查姆中使用虚拟环境和康达。
环境：
windows 10 Python 3。6 .8 miniconda Python 3.7虚拟环境参考文档https://www。喷气大脑。创建虚拟环境。html https://文档。python。org/3.6/library/venv。超文本标记语言配置虚拟环境在皮查姆中，打开文件/设置，打开项目：xxx /项目解释人员，点击【齿轮】图标，选择【添加】来配置虚拟环境。
位置：在项目根目录下创建带有目录来存放虚拟环境的文件。
基本解释程序：选择计算机编程语言版本
继承全局站点包：缺省不选中，选中则从上面的计算机编程语言版本中继承库/站点包目录的依赖包。
使对所有项目可用：缺省不选中，选中则表示多个项目可以共享一个虚拟环境（在创建项目时，可以从现有环境中选择)
新建项目上面步骤也可以在新建项目时再配置。
在虚拟环境中工作在皮查姆中打开终端，默认激活虚拟环境，提示符以(venv)开头，此时通过点安装安装依赖包，就只会在该虚拟环境中安装，起到环境隔离的作用。
通过中高音回车键安装缺失的依赖包时，也只会在该虚拟环境中生效，非常方便。
可以通过点列表查看该环境下的安装的依赖包，包对应位置为供应商/图书馆/网站软件包。
对应命令# 创建虚拟环境python -m venv venv#激活虚拟环境. venv/脚本/激活#退出虚拟环境停用康达环境参考文档康达街https://号。io/projects/conda/en/latest/user-guide/https://www。喷气大脑。com/help/py charm/conda-support-creating-conda-虚拟环境。超文本标记语言安装米尼康达或蟒蛇参考下面链接安装米尼康达或蟒蛇：
https://www。数据营。com/community/tutorials/installing-anaconda-windows Miniconda是蟒蛇的一个轻量级版本，本文以Miniconda Python 3.7为例。
将% Miniconda %/脚本加到小路环境变量中。
检查城市安装是否成功：
康达康达信息在哪里使用国内康达镜像参考：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/如果遇到HTTP 000…SSL的错误，将。康达尔中的安全超文本传输协议替换为超文本传送协议(超文本传输协议的缩写)可以解决该错误。
配置康达环境：在皮查姆中，打开文件/设置，打开项目：xxx /项目解释人员，点击【齿轮】图标，选择【添加】来配置康达环境。
位置：在~/.conda/envs/目录下创建康达_环境目录来存放康达环境的文件，缺省康达_环境为项目名称。
计算机编程语言版本：选择计算机编程语言版本，这里选择3.7
康达可执行文件：在Windows操作系统操作系统上，这个路径是%Miniconda%/Scripts/conda.exe
使对所有项目可用：缺省不选中，选中则表示多个项目可以共享一个康达环境（在创建项目时，可以从现有环境中选择)
新建项目上面步骤也可以在新建项目时再配置。
工作在Conda环境打开PyCharm中的终端，默认激活Conda环境，提示以(conda_venv)开头。这时候如果通过conda install安装依赖包，只会安装在这个conda环境中，起到环境隔离的作用。多个项目可以共享一个Conda环境，这使得依赖关系管理更加灵活。
通过Alt Enter键安装缺失的依赖包时，只有在这个Conda环境下才会生效，非常方便。
可以通过conda list查看该环境下安装的依赖包，对应的包位置是conda_env/Lib/site-packages。
Andaconda资源库中没有的软件包也可以通过conda环境中的pip install进行安装。
命令#创建Conda环境conda create-p ~/。conda/envs/conda _ env python=3.7 #激活conda环境conda激活#退出Conda环境Conda停用比较Conda和Pip参考：
https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/总结在PyCharm中使用Virtualenv环境或Conda环境非常简单。
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