Anaconda-Pycharm安装教程[通俗易懂]

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因为不想每次下载安装的时候都要去找博客，干脆就参考别人的博客，把自己需要的写下来了。

主要内容有：
1、Anaconda的安装
2、Pycharm的安装
3、在PyCharm导入Anaconda
4、在Anaconda中安装新的Python包

1、Anaconda的安装

从官网https://www.anaconda.com/download/下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。
选择Python 3.8，等待下载完成，之后便会得到一个anaconda的exe可执行文件。

双击可执行文件，出现如下图，点击下图中的 I Agree。

下图中的第二项意思是安装后，此台电脑上的所有用户都可使用此软件。里面选择第一个就可以了，因为我们一般都只会使用一个账户（当然有需要的也可以选择第二个，这里是无妨碍的）然后点击下图中的Next。

下图中可以点Browse…自由选择安装路径，如 D:\Anaconda3，尽量不安装在C盘，选择路径后点Next。

下面第一项未勾选的话，安装完成后需要自己配置环境变量，勾选第一项的话，可以后续直接cmd调用jupyter。勾选第二项的话，默认使用的是anaconda里的python，如果你们平时使用的是默认的python.exe，这样会产生冲突，可以不用勾选。这里因为我只安装了anaconda，所以我勾选了第二项，点击“Install”。

安装中，安装过程比较慢，需要耐心等待。

进度条结束后出现下图，点击“Next”。

出现下图，（如果电脑上没安装python的IDE编辑器的话点击下图中的链接，下载安装Pycharm），点击”Next“。

出现下图，点击“Finish”，安装完成。

安装完成后，配置环境变量。点击我的电脑>右键选择属性>选择高级系统设置>选择“高级”下的“环境变量”>选择系统变量下的Path选项并双击打开

打开Path—点击新建。
找到Anaconda的安装目录，复制上面文件夹的地址，找到该目录下Scripts文件夹复制其地址，如下图前两个环境变量：

验证环境变量是否配置成功，打开开始菜单，输入cmd回车，打开终端，输入python回车。出现python环境基本信息，则证明安装成功。

2、Pycharm的安装

从官网 https://www.anaconda.com/pycharm 下载安装pycharm。得到.exe文件，双击该文件进入安装界面，点“Next”。

自由选择安装路径，点击“Next”。

选中下图中所有选项，勾选Add “Open Folder as Project“会在鼠标右键中添加Add “Open Folder as …“选项。点“Next”。

出现下图，点击“Install”。

安装中，大概几分钟。

出现下图，点击“Finish”。

安装完成。鼠标右键，出现下图，多了一个选项。

3、在PyCharm导入Anaconda

打开PyCharm，点击File -> Settings，如下所示：

打开Project Interpreter页，点击右侧，选择add添加解释器。

添加Anaconda中Python解释器（Anaconda安装目录下的python.exe）。

点击OK，就能看到Settings->Project Interpreter的页面多了很多包。

4、在Anaconda中安装新的Python包

打开“cmd”窗口（快捷键win+R，然后输入“cmd”），将当前目录定位到anaconda的目录，记住要定位到其中的Scripts目录中，我的目录是“D:\Anaconda3\Scripts”，所以我定位到了这个文件位置。如下图：

然后就可以使用pip进行安装了，记住这个pip是anaconda的pip工具（如果你装过python.exe的话，那么你的用户目录中的pip也是可以操作的，不过那里的pip就不是anaconda中的了，所以，请记住一定要切换到这个目录后进行pip安装），在这里我是使用了pip install cocos2d的命令进行了“cocos2d”这个包的安装，之后便是等待安装完成即可。

参考以下博客：
https://www.jb51.net/article/192232.htm
https://blog.csdn.net/sinat_35855737/article/details/105637942
https://blog.csdn.net/qq_40644583/article/details/82790636?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param