Anaconda、Pycharm的安装与运行和Python环境的搭建

下面分为四个步骤来对Python运行环境进行搭建：

  1. Anaconda安装的方法教程。

  2. PyCharm安装的方法教程。

  3. Pycharm导入Anaconda。

  4. Python库的安装导入。

1.Anaconda安装的方法教程：

1.1下载（官网地址）：https://www.anaconda.com/download/

当然在下载过程中可能存在网速慢，限流等情况，也可以考虑镜像下载（镜像下载的地址有很多，这里简单列举两个）：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/

1.2下载完毕后进行安装：以下是Anaconda官方的安装参考手册（可供参考）：

https://docs.anaconda.com/anaconda/

下面介绍详细的安装过程：

1.2.1阅读许可条款并点击“我同意”。

1.2.2选择安装Anaconda的目标文件夹，注：将Anaconda安装到不包含空格或unicode字符的目录路径。

例：

点击Install开始安装。

1.2.4点击Skip。

例：

1.2.5把两个复选框全部取消，之后点击Finish。

例:

1.2.6安装完成后，通过打开Anaconda Navigator附带的程序对其进行验证：从Windows开始菜单中选择快捷方式Anaconda Navigator。如果Navigator打开，您已成功安装Anaconda。如果没有，请检查您是否完成了上述每个步骤。

例：

到此Anaconda安装完毕。

2.PyCharm安装的方法教程：

2.1下载：

首先去Pycharm官网，或者直接输入网址：

http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

下载PyCharm安装包，根据自己电脑的操作系统进行选择，对于windows系统选择下图的框所包含的安装包。

例：

2.2安装：

2.2.1双击下载的安装包，进行安装，然后会弹出界面：

例：

点击next继续。

2.2.2选择安装目录，Pycharm需要的内存较多，建议将其安装在D盘或者E盘，不建议放在系统盘C盘，点击next继续。

2.2.3 Create Desktop Shortcut创建桌面快捷方式，同时根据不同电脑的操作系统选择相应的安装包，这里以64位操作系统为例。

勾选Create Associations是否关联文件，选择以后打开.py文件就会用PyCharm打开。

例：

点击next继续。

2.2.4弹出以下界面，默认安装即可，直接点击Install。

例：

2.2.5安装完成界面，点击Finish完成安装。

例：

到此PyCharm安装完毕。

3.Pycharm导入Anaconda

在Pycharm的Files——>settings——>Project Interpreter——>Add local里面添加Anaconda python.exe. 应用之后就可以调用各种Anaconda的库了。

下面截图进行详细介绍：

到此Pycharm导入Anaconda过程完毕。

4.Python库的安装导入：

一般来说，Anaconda中已经自带了很多供用户使用的库，这里为了以防万一，我们采用两种方式对一些库进行安装说明：

4.1利用cmd命令行pip的方式进行安装：

matplotlib库：

用cmd进入安装Python的路径下执行 pip install matplotlib 即可。

cv2库:

用cmd进入安装Python的路径下执行 pip install opencv-python 即可。

baidu-aip库：

用cmd进入安装Python的路径下执行 pip install baidu-aip 即可。

上述库安装完毕后会在cmd命令行中直接显示安装成功的提示，在PyCharm中便可以直接导入使用了。

4.2利用PyCharm自带的库安装功能进行安装：

4.2.1进入setting–>Proect Interpreter，右侧会显示已经安装的库。

例：

4.2.2如需安装需要导入的新库，点击右上角“+”号，进入库搜索界面，搜索需要的库点击下载即可。

例：

上述库安装完毕后会在PyCharm中直接显示安装成功的提示，在PyCharm中便可以直接导入使用了。

例：

到此Python库的安装导入过程完毕。

执行完上述四个步骤，Anaconda、Pycharm的安装与运行和Python环境便搭建完毕了，下面就可以正常地运行Python程序了。