本地anaconda python解释器是3.8,pycharm导入为3.6为什么

Anaconda是一个非常流行的Python发行版，它包含了许多常用的科学计算和数据科学库。它提供了一个管理Python环境的工具，可以帮助用户方便地创建和管理不同版本的Python环境。

PyCharm是一个非常受欢迎的Python集成开发环境，它提供了强大的代码编辑、调试和部署功能。PyCharm允许用户在项目中指定使用的Python解释器版本。

在你的情况下，本地Anaconda的Python解释器版本是3.8，而PyCharm导入的Python解释器版本是3.6。这可能是因为你在项目中选择了一个Python解释器版本较低的环境。

通常情况下，你可以通过在PyCharm中更改项目的解释器来解决这个问题。你可以按照以下步骤操作：
1. 打开PyCharm，并打开你的项目。
2. 在顶部菜单栏中选择“File”（文件） -> “Settings”（设置）。
3. 在弹出的窗口中，在左侧面板中选择“Project: [Your Project Name]” -> “Python Interpreter”（解释器）。
4. 在右侧面板中，点击解释器列表旁边的下拉菜单，选择你想要使用的Python解释器版本。
5. 点击“Apply”（应用）或“OK”（确定）按钮，保存更改。

这样做之后，PyCharm将使用你选择的Python解释器版本来运行和调试你的项目。

总结起来，问题的原因是PyCharm项目中选择的Python解释器版本较低，可以通过更改项目的解释器版本来解决。希望这个回答对你有帮助！

相关问题

pycharm连接pyspark

### 配置 PyCharm 使用 PySpark

#### 创建新项目并设置解释器
为了使PyCharm能够开发和运行基于Spark的应用程序，在创建一个新的PyCharm项目时，应选择合适的Python版本作为项目的默认解释器。对于Spark 1.6版本而言，由于其并不支持Python 3.6及以上版本，因此建议选用Python 3.5来确保最佳兼容性[^1]。

import sys
print(f"当前使用的Python版本为 {sys.version}")

#### 安装 PySpark 库
确保在所选的虚拟环境中已成功安装`pyspark`库。这可以通过执行`pip install pyspark`命令完成。该操作会下载并安装必要的依赖项以便可以在本地或集群模式下启动PySpark作业[^2]。

#### 设置环境变量以匹配 Python 版本一致性
当存在不同节点上的Python版本差异时（例如Driver端使用的是Python 3.6而Worker端则是Python 3.8），可能会遇到错误提示指出无法在同一进程中混用不同的次要版本号。为了避免此类问题的发生，应当显式指定`PYSPARK_PYTHON`以及`PYSPARK_DRIVER_PYTHON`这两个环境变量指向相同的具体路径下的Python可执行文件位置[^4]。

export PYSPARK_PYTHON=/path/to/python3.5/bin/python3.5
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/path/to/python3.5/bin/python3.5

如果是在Windows操作系统上，则可以采用类似下面的方式来进行配置：

$env:PYSPARK_PYTHON="C:\Users\wubai\Anaconda3\envs\pyspark\python.exe"
$env:PYSPARK_DRIVER_PYTHON="C:\Users\wubai\Anaconda3\envs\pyspark\python.exe"

另外一种方法是利用Anaconda管理多个独立隔离的工作空间，并针对特定的任务定制化地调整各个环境中的软件包集合。这样做的好处是可以轻松切换至预设好的包含所需工具链在内的工作区而不必担心相互之间的干扰[^5]。

#### 测试连接远程 Spark 环境
为了让PyCharm能顺利调用远端服务器上的PySpark实例，可能还需要额外拷贝一些来自目标机器上的资源到本地计算机相应目录内。比如将位于`/home/software/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/python/pyspark`处的内容复制给本地Python站点包所在的位置，从而使得IDE识别这些类定义和其他辅助函数[^3]。