快速在pycharm中使用miniconda
背景介绍
为了在pycharm中使用conda
不然pycharm自己的编辑器和虚拟环境容易自动乱指，不好管理(什么.venv简直反人类)
pycharm介绍
PyCharm是JetBrains旗下的一种Python IDE（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。（来源于百度百科）
miniconda介绍
Conda是一款开源的软件包管理系统和环境管理系统，支持在Windows、macOS和Linux系统中管理多版本软件包及其依赖关系 [3-4]。其最初为Python程序创建，但可为任何语言打包和分发软件，核心功能包括创建、保存、加载和切换虚拟环境，以及跨平台安装编程语言（如Python、R、Java、Ruby、Lua、Scala、JavaScript、C/C++、FORTRAN等）和生物信息学软件 [3-5]。在默认配置下，Conda可安装和管理Anaconda存储库中超过7,500个软件包。该工具包含于Anaconda、Miniconda、Anaconda Repository和Anaconda Enterprise等发行版本中，并可通过conda-forge社区频道获取。
Anaconda作为Conda的主要发行和维护方，是一家商业实体，通过提供Conda等开源工具构建其商业生态 [5]。Anaconda在数据科学和机器学习领域有所发展，例如关注与云计算、边缘计算等技术的结合。Anaconda的业务涉及教育、金融、医疗、科研等多个领域 [6]。例如，Anaconda Repository for IBM Cloud Pak for Data提供软件包存储库管理服务；RStudio® Server Runtimes随附于Cloud Pak for Data，提供R语言开发环境支持 [7]。
（来源于百度百科）
百度百科上没找到miniconda，只能用自己的话来说一说了。
miniconda是anaconda的缩小版，anaconda全套安装下来几个G，对于一些小型项目来说不够轻量
miniconda可以在保留核心功能（创建、保存、加载和切换虚拟环境）的前提下，省略了那些不需要的库，并且后续可以按需安装
本文章默认读者已经知道怎么安装pycharm和miniconda
安装环境
pycharm为2026.1.1 社区版
下载链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows
miniconda为Miniconda3-py313_26.1.1-1-Windows-x86_64
下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
安装好pycharm和miniconda后，测试一下，打开pycharm，或者打开cmd输入conda
出现这一长串，说明安装miniconda成功了
conda操作
首先要建立一个新环境
conda一开始会自带一个base环境，这个base千万别用，因为有时候包的版本不对要更新，可能还要按照提示来回到base环境来操作
比如要建立一个名称为test的环境
conda create -n test
D:\miniconda>conda create -n test 3 channel Terms of Service accepted Channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: done ==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 26.1.1 latest version: 26.5.3 Please update conda by running $ conda update -n base -c defaults conda ## Package Plan ## environment location: D:\miniconda\envs\test Proceed ([y]/n)? y Downloading and Extracting Packages: Preparing transaction: done Verifying transaction: done Executing transaction: done # # To activate this environment, use # # $ conda activate test # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate这样就创建好了，可以用conda env list来查看
# conda environments: # # * -> active # + -> frozen base D:\miniconda mpl D:\miniconda\envs\mpl test D:\miniconda\envs\test可以看到已经存在的虚拟环境，以及所在位置
那么，现在可以activate了
conda activate test
前面有个括号，说明test环境被激活了
到这一步miniconda的准备工作做完了，到pycharm那边
pycharm步骤
打开pycharm（如果是新的用户，可以先点击试用，不过社区版都是免费，新下载的用户有30天体验pro版，总之，先开启项目再说）
点击左上角打开项目
选择，找到miniconda目录下，env下，的那个test文件 （也就是上面env list时候看到的目录）选择test，点击打开
出现提示，选择新窗口打开
又出提示
选择信任项目
出现到这个界面
注意！在这之后是关键了，可别乱搞
因为我们使用的是conda，可不是本地编译器，如果自己随便新建东西，pycharm会非常“智能”地给你自己新建一套它自己的conda，而不用你安装的miniconda，甚至会生成自己的python编辑器，来忽略本地的python，并忽略miniconda里的python，很神奇吧
所以，别乱搞
点击左上角，打开项目设置
点击解释器
添加解释器
不要生成新的，选择右边的选择现有
类型下拉框，不要选择python，选择conda
如图：
大致解释下：
第一行conda路径，这个.bat文件是固定的，每次建立新环境都需要调用这个脚本，不要动
第二行的环境，要匹配现在使用的环境，就是我们现在的test，下拉选择test
点击确定
关键配置做完了，关闭项目设置，点击右上角
编辑配置
这里就是熟悉的使用运行时的编译器的界面了
这里添加python
在运行时的编译器选择test，conda的标识
确定
那么，就成功配置好了，以后运行代码选择这个启动配置就好
之后可以做个测试，比如，在这个虚拟环境下下载一个其他环境没有的库，比如numpy，切换到其他环境，import numpy print(“hello world”)运行，看它报不报错，然后再切回这个，同样的代码，看它报不报错
来测试隔离库功能有没有生效
test：
其他环境：
可以看到，相同的代码在不同虚拟环境的不同表现，说明隔离成功了