测试机需要安装Python
我们需要使用Pycharm
打开我们的Python
代码。
注意:如果你打开的是一个目录,不是一个项目目录。或者Pycharm
没有识别到该目录是一个项目目录,你需要将该目录标记为项目目录。
虚拟环境在Python开发中扮演着重要角色,它的主要作用是为不同的项目创建互相独立的运行环境。在虚拟环境下,每一个项目都有自己的依赖包,与其他项目无关。不同的虚拟环境中同一个包可以有不同的版本。虚拟环境的数量没有限制,我们可以通过virtualenv或者pipenv等工具来创建多个虚拟环境。
虚拟环境的主要优点有以下几点:
保持全局环境的干净:通过在虚拟环境中安装和管理项目依赖,可以避免影响操作系统环境,使得全局环境保持整洁。
指定不同的依赖版本:在不同的虚拟环境中,可以为每个项目安装特定版本的依赖包,从而满足项目的特殊需求。
方便记录和管理依赖:虚拟环境可以帮助开发者更好地记录和管理项目的依赖关系,便于在其他环境中重现相同的开发环境。
虚拟环境的创建和管理可以通过多种工具实现,如virtualenv、virtualenvwrapper、pipenv和conda等。其中,virtualenv是一个非常底层且广泛使用的虚拟环境工具;而pipenv则是一个较新的工具,它整合了virtualenv和pip安装包的功能,使得依赖管理更加方便。
注意:如果你直接在 Pycharm 创建一个项目而不创建虚拟环境,那么你安装的第三方包都会安装到系统 Python 解释器的 site-packages 文件夹下,如我的 C:\Program Files\Python\Python39\Lib\site-packages
。
进入Pycharm
设置页面,找到Project:xxx >Python Interpreter
首先检查该处配置的解释器是不是你想要的解释器,如果不是,则需要手动添加一下。
添加解释器支持多种方式:
如果选择Show All
, 步骤如下:
如果选择Add Interpreter
,步骤如下:
在弹窗“Add Python Interpreter"页面,点击System Interpreter
, interpreter处选择测试机安装的python,然后保存即可。
如果不清楚python
的安装目录,可以输入命令where python
获取。
下图显示是已经配置成功了。
在添加Pipenv Environment
之前我们需要在测试机安装pipenv
。
# 安装pipenv
pip install pipenv
pipenv
选中“Pipenv Environment
”, 在pipenv executable
处点击文件夹选择pipenv
生成的虚拟环境。
Base Interpreter
首先设置Base Interpreter
, 我们需要找到我们测试机安装的python.exe
文件。
如果不清楚python
的安装目录,可以输入命令where python
获取。
添加python.exe
文件作为Base Interpreter
。
Pipenv exectable
然后设置Pipenv exectable
, 我们需要找到我们测试机安装的pipenv.exe
文件。
如果不清楚,可以输入命令where pipenv
获取。
添加pipenv.exe
文件作为Pipenv exectable
。
添加成功后,Pycharm
会自动使用pipenv
创建一个虚拟环境。
这个操作相当于在命令行执行了:pipenv install
注意:如果当前项目下不存在Pipfile
文件,会自动创建一个;如果当前项目下已存在Pipfile
文件,会基于Pipfile
文件在虚拟环境中安装依赖包。
选中“Virtualenv Environment
”,Virtualenv Environment
存在2个选项:Existing和New。
如果当前已经存在了虚拟环境。 假如我们使用的是pipenv 管理虚拟环境,相当于已经通过执行命令pipenv install
生成了虚拟环境。此时,我们就可以直接选择我们的虚拟环境。
保存设置后,虚拟环境创建成功。