Python AnacondaとPycharmの連携 環境構築 - ray88’s diary
①Anaconda Promptを起動する
②Anaconda Promptに以下コマンドを入力して実行する
１.まず、新しい仮想環境を作成します（以下のコマンドを実行します）
※--name の後に仮想環境につける任意の名前を入力。
※ --pythonの後にpythonのバージョンを指定
（ここでは最新版の一つ手前の安定しているバージョンを選択）
conda create --name learning_env python=3.10
２.次に、作成した仮想環境をアクティベートします。
（１のコマンド実行後に実行する）
conda activate learning_env
３.基本的なライブラリをインストールします。
※ここでは、データ処理や数学的計算、データ可視化、科学計算のための標準的なライブラリをインストールします。
これにはnumpy, pandas, matplotlib, scipyなどが含まれます。
conda install numpy pandas matplotlib scipy
※installコマンドを実行すると以下のようにｙかｎを選択するよう聞かれるのでｙを入力してＥｎｔｅｒキーを押します
以降、installコマンドの実行後には同様にｙかｎの選択時にはｙを入力してＥｎｔｅｒキーを押します。
Proceed ([y]/n)?
４.Pythonでのプログラミング学習を支援するために、よく使われる追加ライブラリをインストールします。
※例えば、jupyter, ipythonなどです。
conda install jupyter ipython
５.ExcelやGoogleSpreadSheetを操作するためのライブラリをインストールする
※パラメータの管理にエクセルやスプレッドシートが便利です。
Anacondaの標準ライブラリに存在しないライブラリについてはpipよりインストールします
※conda install と pip Install の違いはダウンロード元が相違することです。
基本的には互換性の問題からcondaにあるライブラリはcondaよりインストールすることが推奨されます。
condaよりインストールできないライブラリについてpipからインストールを行います。
conda install openpyxl
pip install gspread oauth2client
６.仮想環境にインストールされたライブラリを確認する
※確認したい環境をアクティベートした後、以下のコマンドでインストール済みのライブラリ一覧が表示される
conda list
※どの環境がアクティブになっているかは、AnacondaPronptのカッコ内に表示されている環境名でわかる。
以下の例では(base)となっているので、base環境がアクティブになっている。
仮想環境がアクティブになっているときは仮想環境名が(learn_env)のように表示される。
(base) C:\Users\ユーザー名>
７.AnacondaPromptを終了する
同様に他の仮想環境も作成したい場合は1～６の作業を繰り返す。
全ての環境構築が終わったらExitコマンドでAnacondaPromptを終了する。
