pycharm部署anaconda程式設計客棧環境
anaconda：開源的python發行版本（專注於資料分析的python版本），包含大量的科學包
環境基本指令（準備工作）：
conda --version
檢視anaconda版本/安裝時候正確
conda upgrade --all
程式設計客棧公升級所有conda工具包（會非常耗時）
具體操作：
pycharm=>file=>settings=>project pythonfiles=>project interpreter=>「小齒輪」=>add…
至此，跳轉到 add python interpreter 介面，下有兩種部署環境的方法：
選擇新增system interpreter,使用新環境，位址為anaconda資料夾下tool資料夾中的python.exe
選擇新增conda environment，使用已存在環境，位址為anaconda資料夾下envs資料夾下tool子資料夾中的python.exe
兩種方法區別：
方法1使用的是anaconda自帶的base環境
方法2使用的是自己建立的虛擬環境，其具體操作如下
在命令列中：
conda create -n learn
//建立乙個名為learn的虛擬環境並指定python環境版本為3
activate learn
//切換至建立的learn虛擬環境，如果不新增引數則會進入base環境
conda install 包名
//進入建立的環境之後，使用該指令安裝各種包
conda remove 包名
//對應install，解除安裝對應包
conda list
//檢視當前已經安裝的包
上述過程建立的環境會儲存在anaconda=>envs資料夾裡
base環境中沒有tensorflow包，展現出兩種方法的優劣
下面在接著看下pycharm配置anacond程式設計客棧a環境
pycharm是一款很好用很流行的python編輯器。anaconda是專注於資料分析的python發行版本，包含了conda、python等190多個科學包及其依賴項。anaconda通過管理工具包、開發環境、python版本，大大簡化了你的工作流程。不僅可以方便地安裝、更新、解除安裝工具包，而且安裝時能自動安裝相應的依賴包，同時還能使用不同的虛擬環境隔離不同要求的專案。anaconda自帶整合開發環境spyder。有些人不喜歡spyder的風格。個人感覺其提示功能也不及pycharm。如果能將pycharm配置anaconda環境，豈不美哉！接下來分享一下個人經驗：
安裝anaconda和pycharm的過程我就不廢話了，比較簡單。網上也有很大教程。我安裝的pycharm版本為2017.3.2（社群版）。
再完成兩者的安裝之後：
第一步，配置anaconda環境變數，在系統環境變數path新增anacond的安裝路徑和其子資料夾script和library/bin。我是裝在g盤，我的配置是"g:\anaconda3;g:\anaconda3\scripts;g:\anaconda3\library\bin"。www.cppcns.com
第二步，為pycharm配置anaconda環境。進入pycharm，依次點選file->default setting->project interpreter
點選齒輪選擇add local
我是選擇第三個。之前認為理所當然是第二個，然而搞了半天不知怎麼辦。點選第三個選項卡，將路徑選為anaconda安裝路徑下的python.exe，確定後成功配置anaconda環境。
之後，在該環境下建立的工程就可以使用anaconda中已有的庫了。
總結
Pycharm自動部署專案
豪華分割線 ok,那麼我們就進入今日的主題。如果利用pycharm自動部署專案。pycharm這個工具，很多很多寫python的同學都知道的。強大的智慧型提醒 自動補全 快捷鍵，以及可以簡單方便的除錯 深受喜愛。上面的操作，很多同學估計都已經是熟練掌握了。那麼，關於pycharm怎麼自動部署專案到自...
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開啟壓縮包會有下面幾個檔案 註冊碼獲取路徑 第一步 安裝整合執行環境anaconda，雙擊 anaconda3 5.0.1 windows x86 64.exe 執行 第二步 安裝開發工具 pycharm執行 第三步 修改host檔案。在檔案尾部新增 0.0.0.0 account.jetbrain...
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