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一：背景

二：安装conda环境

三：pycharm配置环境

四：注意问题

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一：背景

在使用python的过程中，我们可能需要在一个windows环境中创建多个版本的python和安装不同的库去做一些开发任务。 使用conda，我们可以先创建多个独立的Python环境，以免影响其他环境的运行。在每个独立的环境中安装各自的包，互相不影响。

二：安装conda环境

1：下载安装Anaconda3

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。

https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Windows-x86_64.exe

按照提示信息，一步一步安装即可.

2:配置环境变量

系统高级-》环境变量-》path

新增三个路径

D:\ProgramData\anaconda3

D:\ProgramData\anaconda3\Scripts

D:\ProgramData\anaconda3\Library\bin

3：查看安装结果

创建环境：

conda create -n yolon9 python==3.10

查看所有环境：

conda env list

激活环境：  activate yolon9

安装库：

在命令行模式下

(yolon9) D:\test_python\yolov\ultralytics>  pip install opencv-python  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下面简单普及下Conda的其他基本用法

（1）创建环境：使用“conda create”命令可以创建一个新的环境。

例如，“conda create —name myenv python=3.8”命令将创建一个名为“myenv”的新环境，并安装Python 3.8版本。

（2）激活环境：

使用“conda activate”命令可以激活一个环境。例如，“conda activate myenv”命令将激活名为“myenv”的环境。
（3）安装包：在激活的环境中，可以使用“conda install”命令来安装软件包。例如，“conda install numpy”命令将在当前环境中安装NumPy包。
（4）更新包：使用“conda update”命令可以更新已安装的软件包。例如，“conda update numpy”命令将更新NumPy包的到最新版本。

（5）退出环境：使用“conda deactivate”命令可以退出当前环境。

三：pycharm配置环境

1：新增解释器，选择conda环境

选择解释器的路径，为刚才创建的环境，软件会自动配置

配置完的环境如下，默认会安装一些包

四：注意问题

通过以上以上步骤，我们建立了yolon9虚拟环境，通过命令行的模式安装了opencv-python，但是安装完发现在pycharm的名利命令行终端中执行python脚本提示ModuleNotFoundError: No module named 'cv2',明明已经安装了，为何提示命令找不到呢？

1：我们在python interpreter界面查看，里面没有我们安装的库，在命令行模式下查看安装的包：

>conda list

发现已经存在安装的包。

2：修改编辑器的位置

发现已经可以查看到安装的包了。在pycharm的命令行终端中，继续运行命令，可以运行了。

3：这里要说明的是conda里的虚拟环境和pycharm的解释器路径需要匹配使用，才可以看到安装的库文件。