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机器学习第一步:从零搭建 Python 开发环境(Anaconda + PyCharm)

2026-10-11 08:06:27

本文面向完全零基础的新手，手把手教你从零搭建 Python 开发环境。全程照着做就行，不需要任何前置知识。

01先搞清楚：Anaconda 和 PyCharm 分别是什么？

在正式安装之前，花 1 分钟搞懂这两个东西是干嘛的，后面心里有数。

它帮你把 Python 本体、常用科学计算库（NumPy、Pandas、Matplotlib 等）和环境管理工具一次性全装好。装完之后打开 Anaconda Prompt，输入 conda list 回车，你会看到一长串已经预装好的库：

# Name Version

numpy 1.24.3

pandas 2.0.3

matplotlib 3.7.2

scikit-learn 1.3.0

...

没错，还没开始写代码，这些库就已经帮你装好了。这就是 Anaconda 的好处——省心。

另外，Anaconda 还自带了一个叫 conda 的工具，可以创建虚拟环境，给不同项目分别装不同版本的库，互不干扰。

PyCharm — Python 编辑器（IDE）

JetBrains 公司出品，用它来写代码、运行代码、调试程序。

	Professional（专业版）	Community（社区版）
价格	收费（学生免费）	免费
基础 Python 开发	✅	✅
Web 开发支持	✅	❌
数据库工具	✅	❌
远程开发	✅	❌

新手建议：先装社区版就够了。后面有需要再升级专业版（学生可以用教育邮箱免费申请）。

02安装 Anaconda

2.1 下载安装包

打开 Anaconda 官方下载页面：

https://www.anaconda.com/download/

页面上会显示不同操作系统的下载按钮（Windows / macOS / Linux），选择 Windows 版本，点击下载即可。

下载速度慢？试试用手机开热点，或者搜"Anaconda 国内镜像下载"。

2.2 安装（跟着截图一步步来）

下载完成后，找到安装包，右键 → 以管理员身份运行。然后按下面的步骤操作：

安装步骤：

Step 1：
欢迎界面 → 直接点 "Next"

Step 2：
许可协议 → 点 "I Agree"

Step 3：
选择安装类型 → 选 "Just Me"（这步很关键！）

Step 4：
选择安装路径 → 建议改到非 C 盘，如 D:\Anaconda3
Step 5：
高级安装选项（下面详解）→ 点 "Install"

Step 6：
等进度条跑完 → 点 "Finish"

Step 5 高级安装选项详解

☑️ Create Anaconda3 shortcuts — 在开始菜单创建快捷方式，建议勾选

☑️ Add Anaconda3 to my PATH — 加到系统环境变量，新手建议勾上，利大于弊

☑️ Register Anaconda3 as my default Python — 注册为默认 Python，让 PyCharm 能自动检测，建议勾选

☑️ Clear the package cache — 安装完自动清理临时文件，省磁盘空间，勾上

为什么要选 "Just Me"？选了之后，虚拟环境会安安稳稳地待在 Anaconda 自己的目录下。选 "All Users" 的话，环境可能会跑到系统目录去，后面管理起来很麻烦。

2.3 验证安装成功

按 Win 键，搜索 "Anaconda Prompt" 并打开，依次输入以下命令：

# 验证 conda 版本

conda -V

# 输出类似 conda 23.x.x

# 验证 Python 版本

python -V

# 输出类似 Python 3.10.x

如果这两个命令都成功显示了版本号，说明安装成功！

2.4 配置国内镜像源（强烈建议！）

Anaconda 默认从国外服务器下载包，速度感人。加上国内镜像源，下载速度直接起飞。

在 Anaconda Prompt 中依次执行：

conda config --add channels \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/

conda config --add channels \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels \

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

加完后验证：conda config --show channels，看到输出里列出了你刚加的清华镜像地址，就说明配置成功了。

以后想恢复默认？执行 conda config --remove-key channels 即可。

03安装 PyCharm

3.1 下载安装包

打开 PyCharm 官方下载页面：

https://www.jetbrains.com/pycharm/

Windows 用户下载 .exe 安装包即可。

3.2 安装

下载完成后，双击安装包开始安装：

安装步骤：

Step 1：
欢迎界面 → 点 "Next"
Step 2：
选择安装路径 → 建议改到非 C 盘，如 D:\PyCharm
Step 3：
安装选项（下面详解）→ 点 "Next"
Step 4：
选择开始菜单文件夹 → 保持默认，点 "Install"
Step 5：
等安装进度跑完 → 勾选 "Run PyCharm"，点 "Finish"

Step 3 安装选项建议

☑️ Add "bin" folder to PATH — 方便在命令行里启动 PyCharm

☑️ Add "Open Folder as Project" — 右键文件夹可以直接用 PyCharm 打开

☑️ .py — 关联 Python 文件，双击 .py 文件自动用 PyCharm 打开

04创建虚拟环境

4.1 为什么需要虚拟环境？

想象一下：你有两个项目，一个需要 TensorFlow 2.8，另一个需要 TensorFlow 2.12。

✨ 虚拟环境就是给每个项目一个独立的"小房间"，各自装各自的库，互不干扰。

4.2 创建环境

打开 Anaconda Prompt，执行：

conda create -n ml-project python=3.8

系统会问你 Proceed ([y]/n)?，输入 y 回车，等待安装完成。

Python 版本怎么选？

• 做机器学习 / 深度学习：推荐 3.8 或 3.9（兼容性最好）

• 日常学习练手：3.10 或 3.11 就行

• 跟着某个教程 / 论文做：教程用什么版本你就用什么版本

4.3 激活和退出环境

# 进入虚拟环境

conda activate ml-project

# 退出虚拟环境

conda deactivate

激活成功后，命令行前面会显示 (ml-project)，说明你已经在这个环境里了。

4.4 查看所有环境

conda env list

# 输出：

base D:\Anaconda3

ml-project D:\Anaconda3\envs\ml-project

记住 ml-project 后面那串路径，下一步在 PyCharm 里配置解释器要用到。

常用环境管理命令速查：

操作	命令
创建环境	`conda create -n 名字 python=版本号`
激活环境	`conda activate 名字`
退出环境	`conda deactivate`
查看所有环境	`conda env list`
删除环境	`conda remove -n 名字 --all`
在环境里装包	`conda install 包名`

05在 PyCharm 中导入虚拟环境

这一步是把 Anaconda 创建的虚拟环境"绑定"到 PyCharm 里，让 PyCharm 用这个环境来运行你的代码。

5.1 创建项目并配置解释器

操作步骤：

Step 1：
打开 PyCharm，点击 "New Project"（新建项目）
Step 2：
找到 "设置" 区域 → 选择 "解释器"

Step 3：
选择 "添加本地解释器" → 点击 "选择现有" 浏览按钮 → 找到虚拟环境的 python.exe：D:\Anaconda3\envs\ml-project\python.exe

Step 4：
选好后点 "OK" → "Create"，项目就创建好了

⚠️ 路径一定要指向 envs\你的环境名\python.exe，不要选成 Anaconda 根目录下的那个 python.exe，那是 base 环境的。

5.2 验证环境配置正确

在 PyCharm 里新建一个 Python 文件，输入以下代码并运行：

import sys

print("Python 路径：", sys.executable)

print("Python 版本：", sys.version)

如果输出的路径指向你的虚拟环境（比如 D:\Anaconda3\envs\ml-project\python.exe），说明配置成功！

06附录：pip 国内镜像源

有些库 conda 装不了，需要用 pip 安装。pip 默认也是国外源，加上 -i 参数走国内镜像：

# 清华源（推荐）

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

# 阿里云源

pip install 库名 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 中科大源

pip install 库名 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

一劳永逸的设置：执行下面这行命令，以后 pip install 自动走清华源：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

07常见问题 Q&A

Q：Anaconda Prompt 在哪找？

按 Win 键，直接搜 "Anaconda Prompt"。

Q：conda install 特别慢怎么办？

先检查有没有配国内镜像源（见 2.4 节）。配了还慢的话，试试 conda clean -i 清理索引缓存后重试。

Q：虚拟环境创建失败 / 包下载失败？

多半是网络问题。确认镜像源配置正确，或者开全局代理试试。

Q：PyCharm 里找不到我的虚拟环境？

检查路径对不对——必须是 Anaconda安装路径\envs\你的环境名\python.exe，不是根目录下的 python.exe。

Q：专业版和社区版选哪个？

新手做数据分析 / 机器学习，社区版完全够用。需要 Web 开发、数据库支持再考虑专业版。

Q：电脑里已经装了 Python，再装 Anaconda 会冲突吗？

如果安装时勾选了 "Add to PATH"，可能会有冲突。建议：要么卸掉原来的 Python 全用 Anaconda 管理，要么安装时不要勾 "Add to PATH"，用 Anaconda 自带的 Prompt 操作。

✓总结

步骤	做什么	关键注意点
①	安装 Anaconda	选 "Just Me"，建议非 C 盘
②	验证安装	`conda -V` + `python -V` 出版本号 = 成功
③	配置镜像源	conda config 加清华源，下载速度起飞
④	安装 PyCharm	勾选 PATH 和文件关联
⑤	创建虚拟环境	不同项目用不同环境
⑥	导入 PyCharm	路径指向 envs 下的 python.exe

以上 6 步全部完成后，你的 Python 开发环境就彻底搭建好了！接下来就可以愉快地写代码了。

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机器学习第一步:从零搭建 Python 开发环境(Anaconda + PyCharm)

01先搞清楚：Anaconda 和 PyCharm 分别是什么？