Використання (Ana) conda в PyCharm

На моїй машині Linux (Ubuntu 14.04) у мене запущений Pycharm 4. На додаток до системного python, я також встановив Anaconda. Зіграти цих двох гарно разом, здається, є проблемою ... PyCharm забезпечує цікаву інтеграцію для virtualenvs і pip, але, схоже, дистрибутив Anaconda Python воліє використовувати власний condaінструмент для обох видів діяльності.

Чи існує відносно простий / безболісний спосіб, який можна використовувати condaразом з PyCharm? Не просто як альтернативний інтерпретатор, тобто вкажіть PyCharm на двійковий файл Anaconda Python для інтерпретатора проекту, але щоб мати можливість створювати, джерело / активувати та деактивувати віртуальні envs, додавати / видаляти пакети у цих віртуальних envs тощо.

Або мені доведеться вибирати між використанням Anaconda (і наявністю більш пізнього та сучасного python, ніж може поставлятись із системою), і можливістю використовувати функції PyCharm у повній мірі?

Я знаю, що пізно, але я подумав, що було б непогано пояснити речі: PyCharm і Conda і pip добре працюють разом.

Коротка відповідь

Просто керуйте Conda з командного рядка . PyCharm автоматично помітить зміни, як тільки вони відбудуться, як це відбувається з pip .

Довга відповідь

Створіть нове середовище Conda:

conda create --name foo pandas bokeh

Це середовище живе під conda_root/envs/foo. Ваш інтерпретатор python є, conda_root/envs/foo/bin/pythonX.Xі всі ваші пакети сайтів знаходяться conda_root/envs/foo/lib/pythonX.X/site-packages. Це така сама структура каталогів, як і у віртуальному середовищі pip. PyCharm не бачить різниці.

Тепер, щоб активувати ваше нове середовище з PyCharm, перейдіть у файл> налаштування> проект> інтерпретатор , виберіть Додати локальний у полі інтерпретатора проекту (маленьке колесо шестерні) і знайдіть свій інтерпретатор python. Вітаємо! Тепер у вас є середовище Конди з пандами та боке!

Тепер встановіть більше пакетів:

conda install scikit-learn

Добре ... поверніться до свого перекладача в налаштуваннях. Чарівним чином PyCharm тепер бачить scikit-learn!

І зворотне також справедливо , тобто коли ви встановите інший пакет у PyCharm, Conda автоматично помітить. Скажімо, ви встановили запити. Тепер перелічіть пакети Conda у вашому поточному середовищі:

conda list

Тепер список включає запити, і Conda правильно виявила (3-й стовпець), що його встановили за допомогою pip.

Висновок

Це, безумовно, хороша новина для таких людей, як я, які намагаються уникнути проблем із встановленням pip / virtualenv, коли пакунки не є чистим пітоном.

Примітка: Я запускаю PyCharm pro edition 4.5.3 на Linux. Для користувачів Windows, замінити в командному рядку з в GUI (і слеша з зворотної косої межі). Немає жодної причини, щоб це не могло працювати і у вас.

EDIT: PyCharm5 вийшов за підтримки Conda! У виданні спільноти теж.

Змініть інтерпретатор проекту на ~/anaconda2/python/bin, перейшовши до File -> Settings -> Project -> Project Interpreter. Також оновіть конфігурацію запуску, щоб використовувати інтерпретатор Python за замовчуванням проекту через Run -> Edit Configurations. Це PyCharmвикористовує Anacondaзамість інтерпретатора Python за замовчуванням під usr/bin/python27.

згідно @cyberbikepunk відповідь pycharm підтримує Anaconda, оскільки pycharm5!

Подивіться, як легко додати середовище:

Continuum Analytics тепер надає інструкції про те , як налаштувати Anaconda з різними середовищами розробки , включаючи PyCharm тут . Однак, коли Pycharm 5.0.1 працює на Unbuntu 15.10 Project Interpreter, налаштування було знайдено через Файл | Параметри, а потім у гілці проекту дерева перегляду у діалоговому вікні Налаштування.

це може повторюватися. Я намагався використовувати pycharm для запуску колби - мав anaconda 3, pycharm 2019.1.1 та windows 10. Створив нове середовище conda - він видавав помилки. Виконували ці кроки -

1. Використовував cmd для встановлення python і flask після створення середовища, як було запропоновано вище.

2. Наслідували цю відповідь.

3. Як було запропоновано вище, перейдіть до Виконати -> Редагувати конфігурації та змінити середовище там, а також у (2).

Очевидно, що скрізь зберігається правильний інтерпретатор python (той, що є в середовищі).