本文旨在对 conda 环境及其如何获取做一个讲解
hey, 我是廖锐鹏，今天我们来聊聊conda环境。
Conda 初见
在pycharm下载好后, 经常会看到这样界面:
我相信这是绝大部分人第一次听说过Conda的地方
Conda 是什么
简单来讲: Conda是一个通用的包管理器和环境管理器，最初由Anaconda开发，不仅能管理 Python 包, 还支持其他编程语言(如 R, Julia 等)。因此，Conda 的优势在于它可以跨语言管理库、工具和依赖项，使得开发者不局限于单一编程语言。
不同于 pip 专注于管理 Python 包，Conda 旨在管理包括编程语言、操作系统库和工具的整个开发环境。这意味着它不仅管理 Python 包并安装对应的 python 依赖，还能安装系统级依赖项和其他语言的库（如 C++ 的编译器或 C 语言的库）。
为什么要安装 Conda
有人会提到 Conda 在数据分析和机器学习领域的重要地位，这确实是 Conda 被广泛采用的原因之一。然而，除了这个因素，Conda 的另一个关键优势在于依赖管理和内置第三方依赖文件的处理:
- 出色的依赖管理 :
Conda的包管理机制在处理复杂的依赖关系上表现出色。当你安装某个软件包时，它会自动解析并安装该包的所有依赖项，并确保所有依赖项的版本兼容。这大大降低了”依赖地狱”（即软件包间依赖关系冲突）的风险，尤其在需要管理多个软件包并在不同的环境中使用时，这一特性显得尤为重要 - 内置第三方依赖文件 : 与
pip不同，Conda提供了预编译的二进制包。这意味着许多依赖于特定系统库的包（例如需要C编译器的包）不需要额外的编译过程，Conda会自动安装这些依赖库。对于一些常见的第三方依赖库（如numpy、scipy,pandas等），Conda提供了已优化的编译版本，可以直接安装，大大减少了开发者手动编译和配置环境的麻烦。
(因为Conda内置了大量的python第三方依赖库, 可以满足绝大部分人的使用需求, 不像pip一样 需要通过魔法的方式安装这些依赖库, 解决了不会魔法的人安装依赖库的烦恼, 这也是我推荐的理由)
如何安装 Conda
说了这么多, 也该进入重头戏环节了, 让我们来看看如何安装 Conda
- 下载
anaconda安装包 首先, 我们需要下载Conda的安装包, 可以从anaconda官网下载(本链接直接指向下载区域)。
从中按照自己的操作系统选择对应的安装包下载 anaconda的安装包, 因为我用的是windows系统我选择最左边的下载。 - 安装
anaconda下载好安装包后, 我们需要安装anaconda。安装过程非常简单，只需按照提示进行操作即可。
- 在
pycharm中配置Conda环境变量 先进入pycharm的设置界面, 点击Project中的Python Interpreter选项。(有很多方式可以进入, 这里只讲其中一种)
点击 Add Interpreter, 选择Conda Environment选项, 然后点击文件夹图标按钮。
在其中找到你安装 anaconda的路径, 并导入conda.exe, 最后点击load Environments按钮。 比方说我的路径在这里:
点击create new enironment后输入该环境名称和其python版本, 点击OK后, 创建一个新的Conda环境了。
总结
Conda 是一个优秀的跨平台包管理器和环境管理器，它可以帮助开发者轻松管理 Python 包、操作系统库和工具的整个开发环境。如果你还没有安装 Conda，现在就是安装它的最好时机。
