PyCharm配置Anaconda环境完整指南：系统解释器与Conda虚拟环境详解

顾言

发布时间：2026-10-13 | 5人浏览过

原创

本文详细介绍在PyCharm中配置Anaconda环境的两种核心方法：添加System Interpreter指向Anaconda根目录python.exe，以及通过Conda Environment创建和管理虚拟环境。涵盖环境变量配置、项目解释器设置步骤及常用Conda命令，帮助开发者高效隔离项目依赖，提升Python开发体验。

PyCharm配置Anaconda环境概述

PyCharm部署Anaconda环境

PyCharm是一款广受欢迎的Python编辑器，其社区版免费且功能强大。Anaconda则是专注于数据分析的开源Python发行版，预装了数百个科学计算包，极大简化了数据科学领域的开发流程。

环境

准备工作与基础指令

基本指令（准备工作）：


conda --version
 查看anaconda版本/安装时候正确
conda upgrade --all
 升级所有conda工具包（会非常耗时）

PyCharm中配置解释器的具体步骤

具体操作：

在PyCharm中，依次点击 File > Settings > Project: PythonFiles > Project Interpreter，然后点击右侧的“小齿轮”图标，选择 Add… 选项。

System Interpreter与Conda Environment的区别

此时会跳转到 Add Python Interpreter 界面，这里提供了两种部署环境的主要方式：

第一种方法是选择 System Interpreter，手动指定Anaconda文件夹下 tool 文件夹中的 python.exe 路径。第二种方法是选择 Conda Environment，指向Anaconda文件夹下 envs 文件夹中特定子文件夹（如 tool）下的 python.exe，以此使用已存在的虚拟环境。

两种方法区别：

方法1直接调用Anaconda自带的 base 基础环境。方法2则推荐使用用户自行创建的虚拟环境，具体操作步骤如下所述。

Conda虚拟环境的命令行管理

在命令行中执行相关Conda命令：


conda create -n learn python=3
//创建一个名为learn的虚拟环境并指定python环境版本为3
activate learn
//切换至创建的learn虚拟环境，如果不添加参数则会进入base环境
conda install 包名
//进入创建的环境之后，使用该指令安装各种包
conda remove 包名 
//对应install，卸载对应包
conda list
//查看当前已经安装的包

通过上述过程创建的环境会自动保存在 anaconda 安装目录下的 envs 文件夹中。

需要注意的是，base 环境中默认可能不包含 tensorflow 等特定科学计算包，这体现了使用独立虚拟环境在依赖管理上的优劣与必要性。

下面接着介绍如何在PyCharm中完整配置Anaconda环境。

PyCharm与Anaconda集成配置详解

PyCharm是一款流行且高效的Python编辑器，而Anaconda作为专注于数据分析的Python发行版，集成了conda、Python以及190多个科学包及其依赖项。Anaconda通过管理工具包、开发环境和Python版本，大幅简化了工作流程。它不仅支持方便地安装、更新和卸载工具包，还能自动处理依赖关系，并通过虚拟环境隔离不同项目的需求。虽然Anaconda自带Spyder IDE，但部分用户更偏好PyCharm的提示功能。若能成功将PyCharm配置为使用Anaconda环境，将极大提升开发效率。以下分享具体配置经验。

安装Anaconda和PyCharm的过程相对简单，网上已有大量教程。本文以安装的PyCharm 2017.3.2（社区版）为例进行说明。

完成两者的安装后，请按以下步骤操作：

系统环境变量配置

第一步，配置Anaconda系统环境变量。在系统环境变量的 Path 中添加Anaconda的安装路径及其子文件夹 Scripts 和 Library\bin。例如，若安装在G盘，配置路径为 "G:\Anaconda3;G:\Anaconda3\Scripts;G:\Anaconda3\Library\bin"。