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Python Anaconda，为什么要创建虚拟环境，Pycharm使用

news 2026/5/24 22:14:54

开发任务时创建多个项目，项目会依赖不同的Python环境。有的用到Python3.6、有的用到Python3.7；有的用Pytorch开发、有的TensorFlow开发。

不同项目所需版本和依赖放到不同的虚拟环境中，让项目不会起冲突。这也是经典的工程化问题

Anaconda，Pycharm

关于Anaconda，Anaconda 是 Python 科学计算 + AI 一站式软件套装，自带解释器、包管理、环境管理工具。Anaconda是装环境的工具箱（管 Python + 各种库，不冲突）

Anaconda是Python开源的发行版本，其中包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用conda创建虚拟环境，可以在电脑里配置多个Python环境并灵活切换。

Pycharm是写代码的编辑器。 Anaconda与Pycharm的区别：Anaconda是管理Python的软件，而Pycharm就像是一个高级记事本。因此博主在使用Python环境时通常是使用Anaconda创建虚拟环境，通过Pycharm使用虚拟环境和编辑程序代码。

为什么大家推荐 Anaconda？不是因为 PyTorch 必须用它，而是因为：
Anaconda 能创建多个独立环境
不同项目用不同 Python / 框架版本不会冲突
深度学习库（如 CUDA、cudnn）用 conda 安装更稳定
PyTorch/TensorFlow是AI 算法框架，装在 Anaconda 环境里使用，不在Anaconda环境也能使用，只依赖Python也能用。

1.创建虚拟环境

conda create --name env_name python=3.7 -y

其中，env_name替换为自己想要的环境名字，python=3.7表示指定python版本为3.7，-y意味着遇到询问直接回复y（可不写该参数，后面自己选择输入），--name可以简写为-n

2.进入虚拟环境

conda activate env_name

3.退出虚拟环境

conda deactivate

4.查看当前虚拟环境列表

conda info -e

5.删除虚拟环境

conda remove --name env_name --all -y

6.克隆虚拟环境

conda create --name new_env_name--clone old_env_name # new_env_name 为新环境的名称 # old_env_name 为被克隆的环境名称

7.重命名虚拟环境

conda rename --name old_name new_name

8.查看安装的包

conda list

9.安装包

conda install 包名

当然，Python自带的pip安装包工具也可以使用

pip install 包名

10.更新已安装包

# 更新env_name下numpy和scipy conda update -n env_name numpy scipy # 更新env_name中所有包 conda update -n env_name --all

11.查看conda版本

conda --version

12.源服务器管理

conda config --show-sources # 查看当前使用源 conda config --remove channels 源名称或链接 # 删除指定源 conda config --add channels 源名称或链接 # 添加指定源

conda当前的源设置在$HOME/.condarc中，可通过文本查看器查看或者使用命令>conda config --show-sources查看。
国内pip源
阿里云http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
豆瓣(douban)http://pypi.douban.com/simple/
清华大学https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
中国科学技术大学http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# 例如：添加清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/