最新版pycharm环境配置

最新版的PyCharm环境配置可以分为两个步骤：下载与安装PyCharm，以及配置PyCharm编译器。

1. 下载与安装PyCharm：
首先需要在官网中找到最新版的PyCharm，然后双击应用程序进行安装。在安装过程中，可以选择安装的地址，建议放在D盘或者E盘，也可以选择默认安装地址。在选择快捷方式和添加环境变量时，一般选择第一个快捷方式和第二个添加环境变量。等待安装成功后，出现安装成功页面即可。

2. 配置PyCharm编译器：
在PyCharm中，需要配置Python解释器才能进行编程。首先需要打开PyCharm，然后在File菜单中选择Settings。在Settings窗口中，选择Project Interpreter，然后点击右上角的“+”按钮，选择需要的Python解释器。如果没有安装Python解释器，可以点击“Show All”按钮，然后选择需要的Python版本进行安装。安装完成后，就可以创建Python文件并进行编程了。

相关问题

最新pycharm环境配置

### 配置最新版本 PyCharm 环境

#### 安装 Python 解释器
为了配置最新的 PyCharm 开发环境，首先需要确保计算机上已经安装了合适的 Python 版本。可以从官方网站获取并安装所需的 Python 发行版[^1]。

#### 下载与安装 PyCharm
前往 JetBrains 的官方页面下载适合操作系统的 PyCharm IDE (社区版或专业版)，按照向导完成软件的安装过程。

#### 创建项目及设置解释器
启动 PyCharm 后，在欢迎界面点击 "Create New Project" 或者对于已有实例通过 `File -> New Project` 来新建工程。此时可以选择现有目录作为工作空间或是指定新的文件夹位置。接着在弹出窗口中的 “Python Interpreter” 选项里挑选已有的全局解释器或者是新增一个特定于该项目的新虚拟环境。

如果选择了创建一个新的虚拟环境，则可以在后续对话框内自定义其名称、路径以及基于哪个基础解释器构建此隔离环境。这一步骤有助于保持不同项目的依赖关系相互独立而不发生冲突。

#### 使用 Anaconda 进行高级环境管理
对于更复杂的开发需求比如机器学习领域应用，推荐采用 Anaconda 分发平台来简化包管理和部署流程。利用 Conda 命令工具可以快速建立带有预设库集合（例如 TensorFlow, Keras 等）的专业化计算环境，并将其无缝集成到 PyCharm 中供日常编码调试之用[^2]。

# 打开命令提示符/终端执行如下指令以生成名为 'pytorch_env' 的专属 workspace 并激活它
conda create --name pytorch_env python=3.x anaconda
conda activate pytorch_env

最后回到 PyCharm 设置中找到对应的 conda 虚拟env作为当前使用的解析引擎即可享受高效便捷的一站式编程体验。

最新版pycharm配置conda环境

### 配置 Conda 环境于最新版 PyCharm

#### 创建或选择现有的 Conda 环境

为了在最新的 PyCharm 版本中配置 Conda 环境，需遵循如下方法：

通过 PyCharm 的图形界面来设置解释器。打开 PyCharm 后，在欢迎页面点击 "Configure" 并选择 "Settings"(对于 macOS 用户则是 Preferences)，之后导航到 `Project: <project_name>` -> `Python Interpreter`[^1]。

如果已经安装并设置了 Anaconda 或 Miniconda，则可以在该位置看到可用的 Conda 解释器列表；如果没有找到合适的解释器，可以选择添加新的 Conda 环境作为项目的 Python 解释器。这通常涉及到指定 Conda 可执行文件的位置，并可能需要提供要激活的具体环境名称或者路径[^2]。

#### 添加新 Conda 环境

当准备向项目添加一个新的 Conda 环境时，可以按照以下方式操作：

- 打开上述提到的 Python Interpreters 设置页；
- 点击右上角齿轮图标旁边的加号按钮 (+) 来新增一个解释器选项；
- 从弹出菜单中选取 “Add...”，接着会显示多个用于创建不同类型的虚拟环境的选择框；
- 对于 Conda 环境而言，应选择带有 “Conda Environment”的条目；
- 接下来可选择创建全新的 Conda 环境或是使用已有的环境。如果是新建的话，还需输入目标环境中所需的包名以及其他细节信息。

完成这些步骤后，所选中的 Conda 环境就会被成功关联至当前 PyCharm 工程之中了。

# 假设已经在命令行工具里完成了 conda 环境建立
conda create --name myenv python=3.9