安装使用Pycharm及Anaconda最全教程
- 2020 年 11 月 15 日
- 筆記
- pycharm、anaconda、tensorflow, 深度学习与NLP
网上安装anaconda和pycharm的教程很多，然而很少有人能够很详细地讲解，特别是对于pycharm的虚拟环境相关的说明很少，我也是懵逼的用了两年多，经常发现之前pycharm安装的第三方库，明明下载了，又不见了。最近花时间专门研究了一下，算是彻底搞懂了这些看似复杂，实则很实用的逻辑关系。
第一步：安装Anaconda
官网网址：//www.anaconda.com/products/individual#
有时候打不开，多刷新几次，如果还不行，可以通过下面百度云下载非最新版的：
按照自己电脑版本下载对应的anaconda版本即可，下面就开始安装。
安装路径可以更改到其他盘
第一个将anaconda加入的系统环境中，第二个将anaconda的python环境作为系统python环境，如果后面安装pycharm，则将anacodna作为基解释器，所以都勾上。
第二步：安装Pycharm
Pycharm官网地址：//www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
注意自己的电脑版本。
专业版和社区版都可以，建议安装社区版，专业版更全，增加了Web开发、Python We框架、Python分析器、远程开发、支持数据库与SQL等更多高级功能，但是有些收费才能用，如果没有其他需求，安社区版就行了。
第三步：Pycharm使用及与虚拟环境的构建
在使用之前，简单说一下anaconda和pycharm之间的关系。
Anaconda是一个科学计算的Python发行版，集成了包管理和环境管理的功能。Anaconda可以用conda命令来进行包和环境的管理，conda包管理与pip的使用类似，环境管理则可以方便用户安装不同版本的python并进行快速切换。进入anaconda prompt可以进行conda包管理，环境创建等操作，包括下载第三方库，同时也可以通过anaconda navigator进行包和环境的可视化管理。通过conda进行第三方库下载和在系统进入cmd通过pip下载第三方库，效果类似，不过下载情况来看，用pip更容易安装第三方库（conda安装太慢或没资源），当然也可以通过国内资源进行第三方库安装（如清华源，具体命令可百度）。类似与anaconda一样的python发行版，还有miniconda等。
Pycharm是一个python开发的IDE，其本身不带有python解释器功能（即不能运行python代码），所以pycharm是将anaconda中的python.exe设置为基解释器，网上也有只用下载python安装到系统中作为pycharm的基解释器，作用是一样的。
下面先新建一个工程。
这里会涉及到虚拟环境的建立，之前一直没能体会到pycharm虚拟环境的好处。Pycharm会对每个工程项目新建一个虚拟环境（Location处），在该虚拟环境中导入的第三方库不会影响到系统及其他项目。因为实际工作中，可能不同项目会需要不同版本的python、tensorflow、pytorch等第三方库或框架，这种虚拟环境的效果可以隔离不同项目的各种需求而不相互影响，方便管理。其中基解释器（base interpreter）是采用的anaconda中python，勾选Inherit global site-packages可以使用base interpreter中的第三方库，不选将和外界完全隔离；勾选Make available to all projects可将此虚拟环境提供给其他项目使用。
其中，虚拟环境可以用Virtualenv和conda来创建，或者采用之前已经创建好的虚拟环境。同时，如果不想用虚拟环境，也可以选Existing interpreter，基解释器还是anaconda 中的python。
创建好工程后，添加一个python文件，就可以进行编程了。
除了开始的时候设置好虚拟环境，进来还可以修改虚拟环境。
File->Setting->Project->Project Interpreter
红色地方可以修改和增加虚拟环境，点击Add会进入跟开始类似的页面，设置修改虚拟环境。
绿色”+”号可以直接下载第三方库
这里顺便提一下，python console是一个会话，可以在里面运行python代码，terminal是一个终端，可以进行pip等操作（类似linux终端，anaconda prompt和cmd一样）。
至此，anaconda和pycharm安装完毕。
第四步：Pycharm的Debug模式
很多人不习惯设置断点debug，本人之前也是（当代码很多，特别是类和函数很多，不得不用设置断点debug来调试），所以之前用Spyder比较多，spyder可以直接看变量的值，类使matlab软件。但是现在发现pycharm是真的好用，其实也是能查看变量名称，同时debug时也能查看变量，还能debug模式下运行代码。
在需要停止的代码前单击左键（注意只能在有代码的行数前单击），出现红色点代表设置断点成功。
上面画红色的地方，是不同操作：
Step Over 是运行该行代码（如果有函数，不进入函数内）；
Step In 是运行该行代码（如果有函数，进入函数内）；
Step Into My Code是运行该行代码（如果有函数且仅当函数是自定义的，而非库函数，进入函数内）；
Step Out是退出该函数，返回调用该函数上一级；
Run To Cursor是运行到光标处。
画绿色线地方是可运行函数表达式，可打印变量，进行函数操作等。
画蓝色线的地方，可以进行会话，运行代码；
画黄色线的地方，即退出debug模型。
下篇将介绍怎样安装tensorflow和tensorflow-gpu。
