Использование (Ana) conda в PyCharm

У меня есть Pycharm 4, работающий на моем Linux (Ubuntu 14.04). В дополнение к системному python, я также установил Anaconda. Похоже, что эти две песни играют вместе... PyCharm предлагает интересную интеграцию для virtualenv и pip, но дистрибутив Anaconda Python, похоже, предпочитает использовать свой собственный инструмент conda для обоих действий.

Существует ли относительно простой/безболезненный способ использования conda в сочетании с PyCharm? Не только как альтернативный интерпретатор, то есть точка PyCharm в бинарнике Anaconda Python для интерпретатора проекта, но чтобы иметь возможность создавать, активировать и деактивировать виртуальные envs, добавлять/удалять пакеты в этих виртуальных envs и т.д.

Или мне придется выбирать между использованием Anaconda (и иметь более свежий и обновленный питон, чем может поставляться с системой), и в полной мере использовать возможности PyCharm?

Ответ 1

Я знаю это поздно, но я подумал, что было бы неплохо прояснить ситуацию: PyCharm и Conda и pip хорошо работают вместе.

Короткий ответ

Просто управляйте Conda из командной строки. PyCharm автоматически заметит изменения, как только они произойдут, как и при использовании pip.

Длинный ответ

Создайте новую среду Conda:

conda create --name foo pandas bokeh

Эта среда живет под conda_root/envs/foo. Ваш интерпретатор python conda_root/envs/foo/bin/pythonX.X, и все ваши пакеты сайта находятся в conda_root/envs/foo/lib/pythonX.X/site-packages. Это та же структура каталогов, что и в виртуальной виртуальной сети. PyCharm не видит разницы.

Теперь, чтобы активировать новую среду из PyCharm, перейдите в файл > настройки > проект > интерпретатор, выберите Добавить локально в поле интерпретатора проекта (маленькое шестерню) и выследите свой интерпретатор python. Поздравления! Теперь у вас есть среда Conda с pandas и bokeh!

Теперь установите еще несколько пакетов:

conda install scikit-learn

OK... вернитесь к своему интерпретатору в настройках. Волшебно, PyCharm теперь видит scikit-learn!

И обратное также верно, т.е. когда вы будете устанавливать другой пакет в PyCharm, Conda автоматически заметит. Скажем, вы установили запросы. Теперь перечислим пакеты Conda в вашей текущей среде:

conda list

Список теперь включает запросы, и Conda правильно определила (третий столбец), что она была установлена с помощью pip.

Заключение

Это, безусловно, хорошая новость для таких людей, как я, которые пытаются уйти от проблем установки pip/virtualenv, когда пакеты не являются чистым python.

NB: Я запускаю PyCharm pro edition 4.5.3 для Linux. Для пользователей Windows замените в командной строке в графическом интерфейсе (и косой чертой с обратной косой чертой). Там нет причин, по которым он не должен работать и для вас.

РЕДАКТИРОВАТЬ: PyCharm5 не работает с поддержкой Conda! В сообществе тоже.

Ответ 2

Измените интерпретатор проекта на ~/anaconda2/python/bin, перейдя в File -> Settings -> Project -> Project Interpreter. Также обновите конфигурацию запуска, чтобы использовать интерпретатор Python по умолчанию по умолчанию через Run -> Edit Configurations. Это делает PyCharm использовать Anaconda вместо интерпретатор Python по умолчанию под usr/bin/python27.

Ответ 3

согласно ответу @cyberbikepunk pycharm поддерживает Anaconda начиная с pycharm5!

Посмотрите, как легко добавить среду:

Ответ 4

Continuum Analytics теперь предоставляет инструкции по настройке Anaconda с различными IDE, включая Pycharm здесь. Тем не менее, с Pycharm 5.0.1, работающим на Unbuntu 15.10 Настройки Project Interpreter были найдены через File | Настройки, а затем в ветке "Проект" дерева в диалоговом окне "Настройки".

Ответ 5

это может быть повторным. Я пытался использовать pycharm для запуска фляги - у меня была anaconda 3, pycharm 2019.1.1 и windows 10. Создал новую среду conda - он выдавал ошибки. Следуйте этим шагам -

Использовал cmd для установки python и flask после создания среды, как предложено выше.
Последовал за этим ответом.
Как было предложено выше, перейдите в Run → Edit Configurations и изменили среду там, а также в (2).

Очевидно, что везде был правильный интерпретатор Python (тот, что в среде).