学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系

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Python在深度学习和人工智能领域的火热程度无需多言，掌握一门编程语言远不止学会其语法那么简单。真正的挑战在于如何让代码跑起来，让它在实际项目中发挥出应有的作用。接下来，让我们一起探索运行Python代码时常用的工具大全。

一、Python、PyCharm与Anaconda的三角关系解析

作为一门跨平台的计算机程序语言，Python以其解释性、编译性、互动性和面向对象的特性而闻名。起初，它被设计为自动化脚本的工具，但随着时间的流逝和技术的进步，Python已经成长为可以承担大型项目开发的强有力工具。

在我们着手开发项目之际，仅仅编写代码是远远不够的——我们还需要能够运行这些代码的环境与工具。以下将介绍四种运行python代码的方法，但前提是你已经下载并配置好了Python解释器（下载链接：https://www.python.org/getit/），它是将我们的Python代码翻译给机器听的“翻译官”。

（1）命令行窗口运行快捷键 Win+ R —> 输入cmd打开命令提示符—> 在命令行中输入python即可启动程序。（2）通过脚本文件运行创建一个新的文本文件，写完代码后将其后缀改为.py，然后在命令行中找到该文件所在目录执行 python a.py 即可运行。（3）利用Python自带的IDLE编辑器IDLE是Python自带的一个简易开发环境，提供了基本的编辑和调试功能，尽管操作起来可能略显不便。使用方法同样是 Win+ R —> 输入IDLE打开。（4）借助第三方IDE相比于IDLE，像PyCharm、Vscode、Jupyter这样的第三方IDE提供了更为全面的功能和更美观的界面，使得操作更加便捷。我个人推荐使用Pycharm，目前它也是最受欢迎的选择之一。

Anaconda是一个开源的Python发行版，包括了conda、Python以及超过180个科学包及其依赖项。由于集成了大量的科学计算包，Anaconda的安装文件相对较大（约531 MB）。如果用户只需要部分包或希望节省带宽和存储空间，可以选择Miniconda，这是一个更为轻量级的发行版，仅包含conda和Python。Anaconda包含了Conda、Python以及众多预装的工具包（如numpy、pandas等）。相比之下，Miniconda只包含Conda和Python，是Anaconda的简化版。Conda是一个开源的包和环境管理器，它可以在同一台机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能在不同的环境之间轻松切换。

二、开发环境的常见搭配

对于刚开始学习Python的新手来说，首先下载特定版本的Python解释器，然后配合PyCharm进行基础的语法学习和项目调试是个不错的选择，这样可以避免因不同项目需要不同版本的Python工具包而产生的复杂性。简而言之，就是Python解释器 + PyCharm的组合。而对于需要进行多个项目开发的人员来说，经常会遇到不同项目需要不同版本的工具包的情况。此时，Anaconda就显得尤为重要，它能够帮助我们管理更多项目的环境，将每个项目置于独立的虚拟环境中，避免工具包版本冲突的问题，并且允许安装多个不同版本的Python解释器。Anaconda自带Python解释器，因此推荐的搭配是：Anaconda + PyCharm。

三、总结

Python作为我们项目开发的重要工具之一，为了更好地调试代码和运行程序，使用PyCharm作为操作界面是个明智的选择；而Anaconda则负责管理运行环境和工具包的下载与安装。通过这两者的完美搭配，我们可以更加高效地进行Python项目的开发与管理。

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