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前言

一、下载Anaconda

二、Anaconda环境变量配置

三、Conda是什么，为什么要用Conda，如何用Conda

1.Conda可以用来创建不同版本的Python环境

2.Conda 可以用来管理不同的Python环境下有什么软件包

3.如何使用

（1）创建特定Python版本的环境，并给它们取一个名字

（2）在某一环境中添加软件包

（3）其他的对环境或者软件包的操作

四、下载PyCharm

五、PyCharm扮演的角色

六、链接Conda与PyCharm

七、让AI成为你的好帮手（Lingma）

1、安装插件

2、登录

八、让AI成为你的好帮手（GitHub Copilot pro）

前言

本篇博客是想和大家分享一下使用Python这一语言进行高效开发的环境配置方法。笔者选择使用Anaconda进行Python版本以及软件包管理，使用Pycharm写代码，并利用Pycharm这一IDE内置的AI插件（如GitHub Coplit pro 和 通义灵码）进行高效的代码修正和补全。

一、下载Anaconda

使用此下载链接Free Download | Anaconda下载Conda。（注意下载了conda就不用去Python官网下特定版本的Python了）下载Anaconda和Miniconda都可以，推荐下载Miniconda，Miniconda更简洁功能相对少一点，不过完全够用了。

具体的下载方法本篇博客就不详细说了，实在拿不准可以看看其他人写的，网上非常多，这不是本篇博客重点想说的。

二、Anaconda环境变量配置

安装完Anaconda后，要让系统能够在任何位置识别conda命令，就需要配置环境变量。这步很重要，否则你可能会遇到"conda不是内部或外部命令"的错误。

具体的方法可以查看其他博客，在配置好环境变量后在命令行里输入

conda --version

命令进行测试。如果显示conda的版本信息，说明环境变量配置成功。

三、Conda是什么，为什么要用Conda，如何用Conda

在进行下面的步骤之前希望大家可以花几分钟看一下这部分，这对更好的使用conda很有帮助。

1.Conda可以用来创建不同版本的Python环境

Conda可以用来创建不同版本的Python环境，比如Python 3.8 , Python 3.13等等.为什么需要创建不同版本的Python环境呢，因为当你在Github上移植别人的程序的时候，或者你要继承你课题组师兄师姐的东西时，很可能他们的项目是要求特定的Python版本的。比如下面这个工程就要求Python版本要高于3.9.0才行。

需要知道的是同一个Python版本，也可以用Conda创建不同的环境。比如我们可以创建一个名字为env1的Python环境，其python版本为3.9.0。同样的，我们可以创建一个名字为env2的Python环境，其python版本也为3.9.0。

2.Conda 可以用来管理不同的Python环境下有什么软件包

先说说什么是软件包，软件包可以通俗的理解成具有特定功能的插件，比如你需要用Python画图，你就需要matplotlib这一软件包。

为什么要让不同的环境下有不同的软件包呢，就像上面提到的env1和env2，python版本都一样怎么还要分开管理? 这是因为不同的项目/工程需要的软件包是不一样的，如果把所有软件包都装在一个环境下，当我们在PyCharm里加载这些环境的时候就会变得很慢。

3.如何使用

Conda的使用都是通过Anaconda PowerShell Prompt这一命令行软件来完成的。

在使用的时候我们常用的Conda的功能有以下几个：

（1）创建特定Python版本的环境，并给它们取一个名字

创建虚拟环境的基本命令是：

conda create -n 环境名称 python=版本号

例如，创建一个Python 3.9.0的环境：

conda create -n py39env python=3.9.0

过程中遇到Process输入y，创建好是这个样子：

（2）在某一环境中添加软件包

首先我们需要使用以下命令激活环境：

conda activate py39env

此时命令行前面会出现环境名称，表示你已经进入该环境。在这个环境中安装的所有包都只会影响这个环境，不会影响基础环境或其他虚拟环境。

接着我们可以使用pip install 软件包名的方法来安装需要的软件包。比如安装Numpy：

pip install numpy

输入完后会显示一些信息，等信息显示结束一半就可以了。

（3）其他的对环境或者软件包的操作

如果有其他需求比如删除软件包，更新软件包，删除环境等等，只需要在网上搜Conda+你需要的功能就可以了。比如我想更新软件包：只需要搜索然后再把代码粘贴到Anaconda PowerShell Prompt就可以了（记得先激活环境）。

四、下载PyCharm

Download PyCharm点这个链接下载就行，实在不会可以搜一下安装教程。

五、PyCharm扮演的角色

PyCharm是一个IDE软件，也就是说PyCharm是用来写代码的地方，他本身并不能理解你写的Python代码，需要有Conda来帮它。有了Conda，Pycharm才能编译你写的代码。在这里Conda的角色就是我们经常听到的解释器，这也是为什么叫“解释”（给计算机解释你写的Python代码）器。

六、链接Conda与PyCharm

准备工作完成，现在该让Conda和Pycharm合作了，也就是让Conda充当PyCharm的解释器。

首先我们新建一个项目并选择解释器的环境：

1：文件名字为test

2：选自定义环境

3：选择现有

4：选刚刚创建的py39env环境

创建完成后新建一个python文件

创建完成后输入print("Hello World")，再点击绿色的小箭头运行，就可以在页面下面看到成功输出了Hello World。

七、让AI成为你的好帮手（Lingma）

是时候让AI登场了。AI的加入可以大大提升你的编程效率，这与你在网页中的AI不同，在IDE中嵌入AI插件可以让AI看到你当前的项目，并且直接帮你上手修改。

1、安装插件

点击设置——插件——Markplace——在搜索框输入lingma——点击安装

2、登录

安装好后可以在右侧的菜单栏上看到它的图标，点一下，然后登录，登录好了可以看到以下界面。

它有两种模式，一个是智能问答一个是智能体，大家可以尽情探索。

八、让AI成为你的好帮手（GitHub Copilot pro）

重磅助手登场，GitHub Copilot pro可以让顶级模型成为你的编码助手，并且学生党还可以免费用！如何申请免费版可以看这篇博客：Github进行学生认证的申请流程与常见问题（2025年11月）_github学生认证教程-CSDN博客

同样的还是在插件中搜索GitHub Copilot然后安装，完成后就能在右侧菜单栏看到啦！

现在开启Python之旅吧！