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Python 环境配置初学者指南：从安装到 Pycharm 项目配置

news 2025/9/3 6:01:10

0. 引言

作为一名编程新手，配置开发环境是迈出第一步的关键。本篇指南将手把手带你完成 Python 和 Pycharm 的安装，并详细讲解如何正确配置项目环境，让你轻松开始你的编程之旅。

1. Python 的安装

首先，我们需要安装 Python。前往官方网站下载最新版本，以确保你拥有最新的功能和安全更新。

下载链接：请访问以下链接下载最新的 Python 3.13.7 版本。
https://www.python.org/ftp/python/3.13.7/python-3.13.7-amd64.exe

安装位置：在安装过程中，你可以选择自定义安装路径，但默认情况下，Python 会被安装在以下位置：C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python版本号\。

示例：如果你安装的是 Python 3.13.7，那么它的默认路径就是
C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python313\。

2. Pycharm 专业版的下载与安装

接下来，我们将安装强大的 Python IDE (集成开发环境) Pycharm。

下载与安装：你可以通过提供的网盘链接
https://pan.baidu.com/s/1hhf7JQnI7L4Gw7iBJgM_ng?pwd=hxrj
来获取 Pycharm 2024 专业版及详细的安装教程，按照教程步骤进行操作，确保正确安装。

3. Pycharm 汉化

安装完成后，我们就可以启动 Pycharm 并进行环境配置了。在配置之前，如果你觉得英文界面不习惯，可以先进行汉化。

汉化步骤：

打开 Pycharm，点击顶部菜单栏的 Settings (设置) 选项。
在弹出的窗口中，选择左侧的 Plugins (插件)。
在 Marketplace 标签页搜索 Chinese，找到 Chinese (Simplified) Language Pack / 中文语言包 并点击 Install (安装)。
安装完成后，重启 Pycharm，界面就会变成中文。

4. Python 解释器的配置

正确配置 Python 解释器是确保你的代码能够正常运行的关键步骤。

4.1 新建项目时配置

打开 Pycharm，选择 New Project (新建项目)。

在新建项目窗口中，你可以直接选择你安装好的 Python 版本作为解释器。
Pycharm 会自动检测并显示可用的 Python 环境。

如果没有，你也可以点击下拉菜单旁边的“文件夹”按钮，手动选择你 Python 的安装路径。

4.2 已有项目配置

如果你已经创建了项目，可以按照以下步骤来配置或更改解释器。

打开设置：

点击顶部菜单栏的 File (文件) -> Settings (设置)。
在设置窗口的搜索栏中输入 Python Interpreter (Python 解释器)。

添加解释器：

点击窗口右上角的 Add Interpreter (添加解释器) 选项。
在弹出的菜单中，选择 Add Local Interpreter (添加本地解释器)。

配置系统解释器：

在左侧导航栏中，选择 System Interpreter (系统解释器)。
点击右侧的三个点 ... 按钮，然后导航到你之前安装的 Python 路径
例如 C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python313\
选择该路径下的 python.exe 文件并点击 OK。

5. 虚拟环境与 Conda 环境配置（可选）

在实际项目中，我们建议使用虚拟环境来管理项目依赖。

5.1 虚拟环境 (Virtual Environment) 的设置

什么是虚拟环境？ 虚拟环境是一个独立、纯净的 Python 运行环境。每个项目都拥有自己的虚拟环境，这样可以避免不同项目所需的库版本冲突。

如何创建？ 在 Pycharm 新建项目时，你可以直接选择创建虚拟环境。它会自动为你配置。如果你想手动创建，可以在命令行中使用 python -m venv your-env-name 命令。

5.2 通过 Conda 配置环境

如果你使用 Anaconda 或 Miniconda，Conda 是一个强大的包和环境管理器。

什么是 Conda？ Conda 可以创建和管理不同版本的 Python 环境，以及非 Python 库。它在数据科学和机器学习领域非常流行。

如何配置？ 在 Pycharm 中，你可以在添加解释器时选择 Conda Environment。然后选择你的 Conda 安装路径，并指定你想要使用的 Conda 环境。