Pycharm中Python环境配置常见问题解析

本文实例讲述了Pycharm中Python环境配置常见问题。分享给大家供大家参考,具体如下:

1、问题的发现

最近在用Pycharm下的命令行工具安装、运行jupyter notebook时kernal一直报错,报错最下面两行如下所示

import win32api
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

经过网络搜索发现是无法正确解析python的路径,可能是python解释器的路径可能冲突,后来我发现有“两个”python路径,一个是我之前安装python的路径,另一个是在我的项目代码目录下的一个venv目录。我以为pycharm又在我的目录下安装了一边python,于是就把自己安的卸载了。可是卸载之后再运行程序就报错说找不到python在我卸载的的那个目录下,我就奇怪了你不是在项目的目录下有一个python吗,怎么又去找我安装的。

经过一番搜索我弄明白了,原来项目目录下的那个python是虚拟环境,它是pycharm基于系统的python创建的虚拟环境,删了系统的python,它也不能用了。而且我之前一直使用的是Pycharm创建的虚拟环境,我在虚拟环境中安装并启动了jupyter notebook,导致虚拟环境中的python解释器的冲突。

2、Pycharm中的解释器

那么问题来了,Pycharm什么时候创建的虚拟环境?

在安装完Pycharm并新建一个Python项目的时候会弹出如下对话框,如果不点开Project Interpreter选项则会默认创建一个虚拟环境。点开之后可以看到New environment using选项中有三个环境管理的选项

其中第一个Virtualenv是Pycharm集成的环境管理管理工具,它会根据系统的python解释器Base interpreter在项目文件夹Location下创建一个虚拟环境,并且拥有独立的库library和解释器interpreter,与外部环境隔绝,这样项目中的文件依赖的版本就不会受到其他库文件的影响。当全局或者其他库文件版本更新之后出现了兼容问题时,也不会影响到Virtualenv中的项目。勾选Inherit global site-packgaes可以从全局安装的Python中继承使用库文件,勾选Make available to all projects可以使本项目下载的库文件可被外部调用。

第二个Pipenv是python的依赖管理工具,设想一下如果在一个环境中开发好python之后需要在另一个环境中运行或开发,而另一个环境中的依赖包的种类和版本不可能和之前一样,这时候就需要一个工具来管理python项目中的依赖和版本。pipenv会在当前项目文件夹下创建 PipfilePipfile.lock 文件,用于记录和管理项目中使用的依赖包,当一个新的环境需要部署项目时只需要根据pipfile中的记录去下载对应的包即可。

第三个Conda也是一个包环境管理工具,其对于的环境管理工具为Anaconda或Miniconda,这个应用会在系统中对Python环境进行管理,通过它你可以在系统中创建多个不同的开发环境。例如一个环境pytho版本为2.7,另一个为3.7,当你需要使用3.7的版本时,就通过anaconda启动该环境,并且在该环境中安装配置的依赖包在另一个环境中是看不见的。Pycharm可以引入系统中已配置好的Anaconda的环境,直接使用。

也可以使用系统中全局安装的Python,勾选Existing Interpreter并找到全局系统安装Python.exe位置即可

3、Pycharm配置远程服务器

通过Pycharm集成的Remote Host工具可以便捷地和远端服务器相连,进行服务端文件的查看和代码同步。通过点击菜单栏的Tools->Deployment->Browse Remot Host,弹出如下配置对话框,输入服务器相关信息即可连接到指定服务器,并在Pycharm右侧Remote Host侧栏显示Root path对应的目录。

如果希望实现项目同步可以定义对话框的第二个标签页Mappings,将本地的项目目录映射到服务器的指定目录

映射之后右键项目中的某个文件,在弹出的选项中找到Deployment,就可以上传到服务器Uploaded to Server,或者从服务器下载对应的版本Download from Server

4、Pycharm连接数据库

Idea集成的数据库工具也十分方便,点击View->Tool Windows->Database可以在右侧边栏打开数据库插件

点击侧边栏中的+号选择Data Source选择数据库源,我选择Mysql类型,弹出如下对话框,在其中填入数据库的主机名Host,用户名user,密码password,可以选择要连接到数据库的某一个具体库Database,然后点击OK即可连接到指定主机的数据库。在第一次链接时会提示缺少数据库连接插件,点击安装即可。

更为方便的地方在于连接到某个指定库之后,当你在python程序中书写SQL语句时,会进行语言检测,按下alt+shift+enter设置当前项目的数据库为Mysql,代码会自动提示补全数据库中的关键字、表名、字段名

更多Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python入门与进阶经典教程》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python3+Pycharm+PyQt5环境搭建步骤图文详解

    搭建环境: 操作系统:Win10 64bit Python版本:3.7 Pycharm:社区免费版 一.Python3.7安装 下载链接:官网https://www.python.org/downloads/windows/或腾讯软件中心下载https://pc.qq.com/detail/5/detail_24685.html或其他站点下载.我下载的是python-3.7.0-amd64. 下载到安装包后打开,如果想安装到默认路径(C盘)的话一直点下一步就可以了,或者自定义安装到其他分区,我的

  • Python PyQt5 Pycharm 环境搭建及配置详解(图文教程)

    PyQt5相关安装 python 版本 python 3.6.3 1.安装PyQt5 执行命令: pip install pyqt5 2.安装PyQt5-tools 执行命令:pip install pyqt5-tools 3.校验是否成功 执行如下代码 # FileName : PyQtDemo.py # Author : Adil # DateTime : 2018/2/1 11:07 # SoftWare : PyCharm from PyQt5 import QtWidgets, QtG

  • 详解Anconda环境下载python包的教程(图形界面+命令行+pycharm安装)

    一:图形界面安装 1.打开Anconda 2.点击Environment 3. 将Installed点击为Not installed 4. 搜索django,勾选django之后点击绿色标识 5.点击Apply然后等待安装完成. 二.命令行(程序员都是这么搞的) 1.直接同时按Windows+R 2. 输入cmd,点击确定 3.输入pip install django执行 4.等待安装完成. 三.pycharm安装: 1.在项目中点击File中打开设置 2. 点击右侧+号,搜索django并安装

  • python使用pycharm环境调用opencv库

    我这只学术的小小只白,竟然也开始写博客了.因为配置opencv的库用了很长的时间,三天,遇到很多问题,一个个解决后,才决定分享出来,想要用pythont调用opencv库的少走些弯路.写这篇文章另一方面是收到浅墨--毛星云的博客的影响,浅墨博主,真的是无私的分享了自己的代码,我是一个很懒得人,深受影响,做个不懒惰的人. 首先安装python,有2.X和3.X,两个版本有很大的不同.我用的是2.7,2.系列支持opencv的很多库. Python下载链接: https://www.python.o

  • pycharm中使用anaconda部署python环境的方法步骤

    今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的优点总结起来就八个字:省时省心.分析利器. 省时省心: A

  • Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解))

    1.首先在Pycharm Tools->Deployment->Configurations打开 新建SFTP输入host: ip地址username密码然后点击Test Connection出现下图,则测试成功 因为已经连接成功,这时候已经可以读取远程服务器的目录了: 2.选择项目mapping (可以跳过 3. 在Setting->Project:Intepreter中选择SSH Intepreter 选择Move this server to IDE settings,这样将这个i

  • PyCharm使用Docker镜像搭建Python开发环境

    在我们平时使用PyCharm的过程中,一般都是连接本地的Python环境进行开发,但是如果是离线的环境呢?这样就不好搭建Python开发环境,因为第三方模块的依赖复杂,不好通过离线安装包的方式安装.本文将介绍如何利用PyCharm来连接Docker镜像,从而搭建Python开发环境. 首先,我们需要准备一下工具: PyCharm专业版 Docker 我们用一个示例项目来演示在PyCharm中如何利用Docker镜像搭建Python开发环境.项目的截图如下: 注意到,在该项目中还没有设置Pytho

  • pycharm+PyQt5+python最新开发环境配置(踩坑)

    安装工具: Pycharm 专业版2017.3 PyQT5 python3 测试工程文件及所需工具: 1.首先安装Pycharm,先前一篇介绍安装破解版的可以参考:https://www.jb51.net/softs/299378.html 2.新建一个空的python工程,找到setting安装第三方模块PyQT5,点加号,先安PyQT5,再安装pyqt5-tools,后面包含qtdesinger 3.以上模块都安完,设置扩展工具的参数找到setting->tools->external t

  • ubuntu 18.04搭建python环境(pycharm+anaconda)

    ubuntu 系统自带的 python 有多个版本,使用时难免会遇到环境变量出错,特别是当自动化运行脚本的时候.特别是近一个月来,实验室的小伙伴们的都倾心于 python.为了帮助小伙伴们快速搭建自己的 python 环境,笔者写下了这篇教程.当然,如果 ubuntu 自带的 python 自己使用没有问题,可以略去 anaconda 的安装. Anaconda Anaconda指的是一个开源的 Python 发行版本,其包含了 conda.Python 等180多个科学包及其依赖项.因为包含了

  • PyCharm导入python项目并配置虚拟环境的教程详解

    进入PyCharm后,点击File→Open,然后在弹窗中选择需要导入项目的文件夹: 打开了python项目后,需要配置该项目对应的python才可以正常运行: 配置步骤:File→settings 在设置弹窗中选择Project Interpreter,然后点击add: 在弹窗中,选择Existing environment,路径可以选择python项目的路径: 然后就大功告成了,可以去试着运行你的程序了~ 总结 以上所述是小编给大家介绍的PyCharm导入python项目并配置虚拟环境的教程

  • PyCharm使用教程之搭建Python开发环境

    PyCharm是JetBrains系列产品的一员,也是现在最好用的IDE.PyCharm维持了JetBrains一贯高度智能的作风,简要枚举如下: 独特的本地VCS系统 强大的重构功能 基于上下文的智能代码提示和纠错 可以与IDEA.PhpStorm等IDE共享配置文件 PyCharm社区版免费下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/ PyCharm我们注册破解版下载地址:http://www.jb51.net/softs/299378.html 安装完PyC

  • python3.4+pycharm 环境安装及使用方法

    遇到很多初学者的盆友,来问python环境安装的问题..因此,这篇文章就诞生了.. 因个人是windows的环境,所以本文只讲windows环境下的python安装. 作为初用python的盆友,强烈建议只在电脑上装一个python版本就好了,不然就进了各种坑里了. 第一步:下载和安装python-3.4.4amd.msi 可以去官方网站下载,也可以从网盘下载: 链接:https://www.jb51.net/softs/415931.html 双击此文件,一路安装下去,这里就不再列出来了. 第

随机推荐